基于显式Wilson-θ法的动载荷识别研究

推导出多自由度动力学方程的Wilson-θ数值算法显式表达形式,进而提出了一种显式Wilson-θ 的动载荷识别算法.该算法避免了Wilson-θ算法的隐式迭代形式的迭代误差,在拥有显式算法特性的同时具备隐式算法的特性.当θ取合适的值时,该算法是无条件稳定的.通过悬臂梁的算例和实验对算法的识别效果进行了验证,并与传统的状态空间法的识别结果进行了对比.结果表明:该算法不仅能够对矩形载荷、谐波载荷和随机载荷进行准确地识别,并且比状态空间法的识别精度更高.     

基于Newmark-β法的非线性体系动载荷识别

基于Newmark-β数值仿真方法,对于刚度变化的单自由度非线性体系,采用修正的Newton-Raphson迭代方法最小化由切线刚度代替变化刚度代入的误差,推导出非线性体系在已知外部激励、体系特性下的动力响应迭代求解过程,并反向推导出在已知动力响应、体系特性下动载荷的反求迭代求解过程.通过算例分析验证了应用该修正迭代方法进行非线性体系的载荷识别是可行的,克服了无迭代方法的误差累积缺点.     

一种动态载荷的识别方法

提出了一种逆优化系统识别动态载荷的方法。该方法避免了一般载荷识别中频响函数求逆运算中由于矩阵病态而引起的运算及运算失败，从而提高了识别精度，为动态载荷，特别是宽频带、瞬态冲击载荷的识别提供了一种有效途径。     

基于布谷鸟搜索算法的动载荷识别

工程结构经常受到动荷载的作用,对结构产生不利的影响。为了准确有效地获取结构承载状态,提出了基于Newmark-β法的布谷鸟搜索算法识别动载荷。该算法将时间离散成若干个时间步,采用Newmark-β法对离散后系统的运动方程求解,得到动载荷作用下的结构响应;然后将动载荷响应作为优化变量,以计算响应和测量响应之间的差异为目标函数,利用布谷鸟搜索算法最小化目标函数,实现动载荷的反演。为了验证算法的准确性和有效性,以受动态载荷作用的简支桥梁为例进行反演,分别讨论了鸟巢数量、测点位置、测点数量以及测量噪声对反演结果的影响。数值算例表明,该方法可准确有效地反演动载荷。     

基于正交多项式的旋转梁集中动载荷识别研究

针对受集中动载荷旋转弹性梁的识别模型,以广义正交多项式序列作为基函数拟合集中动载,将输入载荷的识别转化为正交多项式系数的求解.为了辨识未知集中力,建立了时域下旋转连续梁的动载荷识别理论.数值算例表明:该识别方法简便有效,精度较高,可运用于实际工程中.     

基于正交多项式的旋转Timoshenko梁集中动载荷识别

针对受集中动载荷的旋转Timoshenko梁识别模型,以广义正交多项式序列作为基函数拟合集中动载,将输入载荷的识别转化为正交多项式系数的求解。为了辨识未知集中力,建立了时域下旋转连续梁的动载荷识别理论。数值算例表明：该识别方法简便有效,精度较高,可运用于实际工程中。     

冲击载荷作用下带孔平板动应力集中系数的计算

本文用平面三角形单元及Houbolt方法,计算冲击载荷作用下带孔平板的动应力集中系数。计算结果与电测实验测定及其他数值计算方法所得结果符合较好。     

动态载荷的频域识别方法

将动态载荷识别的频域方法归结为统一的形式 ,不论是随机激励还是确定性载荷 ,均可利用实测的系统响应及响应与激励间的广义传递矩阵进行动载荷的识别 .通过对识别过程中精度影响因素的分析 ,提出利用计算机模拟方法选择响应测点以提高识别精度的方法 ,有利于工程应用 .     

基于模态分析法的结构动载荷识别研究

分析了基于模态分析法的动载荷识别时域方法 ,应用薄板实例进行了验证 ,结果表明该方法具有较高精度 ,并对该方法在转向架结构应用中的一些问题进行了探讨 .     

基于测点优选和改进L曲线法的动载荷识别

在载荷识别研究中,为克服不适定问题,提出分两步降低传递函数的病态性以及削弱噪声的影响.首先,依据传递函数的条件数通过理论计算获得结构响应的最佳测点组合,并得出病态程度最低的传递函数矩阵;然后,采取Tikhonov正则化方法反演输入载荷,在反演过程中引入B样条函数对L曲线进行插值,以获得更加精确的正则化参数.仿真结果表明:该方法能够有效减小载荷识别的误差,识别出更加准确的载荷时间历程.     

动态力识别的时域方法

本文提出一种识别动态力的非直接量测时域方法。首先将结构系统进行模态坐 标变换而得到无耦合的运动方程，然后把在一定微小时间间隔内的动态载荷作为一 个阶跃函数，再由实际量测或有限元分析得到系统的频响特性和量测到的该动态力 的结构响应确定模态坐标中的这一阶跃函数，就可得到动态力的时间历程。 以一个仿真实例说明方法的应用，其结果表明精度是好的，并对该方法应用中 的一些问题进行了探讨。     

基于神经网络的负载识别

提出了基于神经网络的负载识别方法,对供电系统管理有重要的现实意义.     

Fault Identification of Rotor Machine Based on Optimized Method

The size and complexity of modern equipment require more advanced fault diagnosis techniques Different from signal analysis based methods, a dynamic model based diagnosis technique can further diagnose the location and severity of the fault, and detect multiple faults at one time. A model based fault diagnosis method was developed to identify typical faults of rotating machinery. This method can identify mass unbalances, crack locations and sizes, and oil film parameters in rotating machinery by optimization methods and dynamics simulation technique. Numerical and experimental results demonstrate that the method is useful for detecting faults of rotating systems.     

基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主...     

基于逆虚拟激励法的车辆动载的识别

采用逆虚拟激励法进行车辆行驶随机动载的识别,使用确定性方法求解了车辆平稳行驶动载的识别问题.即已知车辆振动响应的自谱与互谱,在反求路面激励功率谱的基础上,求出车辆行驶动载.并通过计算机模拟识别动载.研究结果表明,根据前轮的响应模拟出的车辆随机动载能较好地反映车辆在不同速度,不同路面上的变化.逆虚拟激励法在求解车辆随机动...     

时域识别动态载荷的精度问题

已提出的识别动态力时域方法将系统的运动方程作模态坐标转换，认为在离散的 时间间隔中载荷是一个阶跃力．于是非耦合的方程可以逆解出动态载荷的时间历程。 在识别计算的过程中会出现一些问题，如模态截断、测点数少于模态数、识别力数多 于模态数、时间间隔的确定以及采样中的噪声干扰等，这些问题都会影响识别力的 精度。文中探讨了解决这些问题的途径，并以仿真实例加以说明。     

基于有限元法的局部动力参数识别方法

基于有限元理论,利用谐波平衡法推导出适用于刚度和阻尼参数识别的理论方程,分别按正余弦和复数形式展开求解,并以一典型转子系统为例进行子模型支承刚度与阻尼的识别验算.研究结果表明:两种展开形式均能实现边界参数的识别,且识别结果准确可靠.但由于正、余弦展开求导后形式复杂,不利于完成非线性特征的识别;而复数展开形式能简化计算和推导过程,可较好地完成线性和非线性解的识别,并且识别精度较高.该研究结果为此类系统的设计与振动分析提供了理论参考.     

基于子空间方法的车辆稳态操纵性模型辨识

基于子空间辨识方法,对稳态操纵工况下的车辆动力学模型进行辨识.根据子空间算法的假设条件,构建了3自由度车辆模型,并进行系统的可辨识性论证,确定了相应的辨识模型结构.采用方向盘角阶跃输入转向回正性能试验数据进行车辆模型的辨识.辨识模型的验证采用相同车速下的实车蛇形试验数据,分别在时域和频域进行辨识和试验对比.结果显示,两者基本吻合,子空间算法能够很好地适用于线性车辆操纵动力学模型的辨识.