基于自适应神经模糊网络的路面识别技术

以路面识别为目的,利用自适应神经模糊网络(ANFIS)进行路面不平度激励时域估测研究. 首先建立车辆1/4模型运动微分方程,并使用白噪声信号激励车辆模型,利用激励产生的模型动力学响应进行自适应神经模糊系统训练. 之后对训练获得的逆向车辆动力学模型进行分析并利用随机路面激励产生的系统响应进行随机路面时域估测. 最后对自适应神经模糊网络系统隶属函数个数及输入数据组合进行分析比较. 仿真结果显示,自适应模糊神经网络系统能够以较高的精度完成路面时域估测.      

基于环境激励的工作模态参数识别

根据环境激励具有随机怀以及线性系统在环境激励下各输出点响应之间的相关函数与系统的脉冲响应函数具有相同的数学表达式等特点,给出了在线模态参数识别的理论,并提出了仅根据环境激励响应识别模态参数的新方法,该方法简单实用,不仅能在线识别参数,而且对单输入和多输入均适用,数值算例表明,该方法不仅能识别稀疏模态,而且也能识别密集模态,是一个有效的在线模态参数识别方法且具有鲁棒性。     

基于多特征融合与机器学习的井架钢结构智能诊断

为了解决复杂的井架钢结构损伤识别问题,创新的将时域多参数信息融合与机器学习结合起来,根据井架钢结构的加速度响应信号,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的井架钢结构损伤识别方法。首先利用加速度传感器提取在冲击载荷下井架钢结构加速度响应信号,进而获得其多个时域特征：脉冲因子、裕度因子和峭度;然后依据主成分分析法将以上特征进行融合,在保证尽可能多的信息被保留的情况下形成一个新的综合性特征;此时将该特征数据输入支持向量机模型进行损伤识别。利用以上理论进行仿真模拟计算和识别,同时利用ZJ70型井架钢结构实验室模型进行试验分析。结果表明：利用该方法识别井架钢结构单一或多处损伤准确率较高,并且简单易行耗时较少。     

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.     

包装系统的动态响应与模态参数识别方法

考虑到产品结构的复杂性及缓冲材料特性的复杂性,将包装件模型建为多模态系统,建立了一种根据系统自由响应加速度数据识别系统各模态参数的方法.首先利用改进的Prony方法识别出系统的模态数,并初步识别系统自由响应的零点及留数,并以此识别结果为迭代起点,推导出了利用结构化非线性最小范数法对自由响应数据的零点与留数进行优化的迭代方法.对蜂窝纸板-质量系统进行冲击激励实验,并记录下该系统自由响应数据,模拟结果表明,所提出的参数识别方法具有良好的精确性.     

基于系统响应的履带车辆路面识别方法

为提高履带车辆对不同路面适应能力,基于多体动力学仿真平台建立履带车辆及多种路面动力学仿真模型.通过履带车与路面模型的行驶仿真,采集车体质心动力学响应时域信号,并应用小波变换分解该信号.采用距离评估技术提取上述分解信号的敏感特征向量,利用BP神经网络基于上述敏感特征向量提出路面识别方法.搭建小型履带模型车测试系统,使模型车行驶于实际路面并进行现场测试,采集测试过程中履带模型车车体质心、负重轮及履带板动力学响应时域信号,对提出的路面识别方法进行验证.结果表明,该路面识别方法识别精度达到99%,该方法对路面类型具有高度识别能力.     

基于小波变换和奇异值分解的模态参数识别方法

提出了一种新的基于小波变换和奇异值分解相结合的结构模态参数识别方法.该方法首先对环境激励下的结构加速度响应信号进行互协方差分析,得到时域互协方差响应,通过小波变换将互协方差响应转换到时频域中得到信号的时频系数并沿每一个尺度点提取协方差响应的小波系数阵,然后对提取的小波系数阵进行奇异值分解得到奇异值和奇异向量,最后从重组的奇异值和奇异向量中识别出结构的模态参数.文章对提出的方法进行了理论证明,通过三自由度系统的数值算例验证了该方法的可行性,表明与直接小波变换方法相比,其识别结果精度更高.     

永磁行星齿轮传动系统受迫振动分析

获得满意的传动系统动力学特性需要合理选择设计参数.为此,对永磁行星齿轮传动系统受迫振动时域和频域响应进行了求解,分3 种激励条件对该系统进行了时域和频域响应分析,讨论了系统磁性能参数对该系统频域响应的影响规律.结果表明：只考虑输出端激励时系统各部件动态位移响应较只考虑输入端激励时大,磁性能参数对各构件的低频振幅影响比较大,进行结构设计时要合理选择参数,避免系统各部件产生较大的振动.     

海洋平台振动载荷识别研究进展

根据工程应用实际。指出海洋平台振动载荷识别的必要性。国内外振动载荷识别技术的研究动态分析表明，动态载荷识别方法主要是频域识别和时域识别两大方面。主要对目前普遍使用的各种识别方法的优缺点进行了评述，并对今后该领域的研究方向作了展望，指出研究海洋平台等复杂结构的非线性系统理论模型和方法应成为今后发展的一个主要方向。     

采用Bootstrap抽样的靖远黄河大桥 模态参数识别不确定性量化

提出一种基于Bootstrap抽样的模态参数识别不确定性量化方法,从整体和局部的角度评价模态参数识别结果的可靠性.首先,基于动力测试的加速度时程数据,采用协方差驱动随机子空间(SSI-COV)法识别不同测试组的模态参数;引入Bootstrap抽样方法,对多组模态参数识别结果进行B次重复抽样,得到Bootstrap样本数据,并通过其概率统计特征值衡量整体不确定性.然后,对单个测试组中不同时间段的识别结果进行重复抽样,分析并量化单个测试组的模态参数识别的不确定性.最后,以靖远黄河大桥试验数据为例,对靖远黄河大桥竖向单个及多个测试组下的模态参数进行不确定性量化.结果表明:不同测试组识别的前3阶固有频率的均值分别为1.553 9,1.720 6,2.165 2,方差分别为0.076 1,0.042 9,0.096 5;单个测试组识别的前3阶固有频率的均值分别为1.526 5,1.788 0,2.306 0,方差分别为0.015 3,0.049 6,0.018 2;文中方法识别的固有频率值总体较为稳定.     

基于加速度反演频域动载荷的一种正则化途径

基于加速度频响函数矩阵反演频域动载荷是病态逆问题,反求的结果精度差,对数据的小扰动敏感,基于Tikhonov正则化方法,提出一种反演途径,将测点响应与待求激励进行归一化变换,在此基础上引入变换后的频响函数矩阵和正则化泛函进行求解,应用广义交叉验证准则选取最优正则化参数.考虑简支矩形薄板上的4个动载荷的识别问题,分析激励点和响应测点的不同位置以及动载荷大小之间相差程度不同的4个算例,将本文方法与不采用归一化变换的正则化求解结果进行2种相对误差的均方根比较.结果表明,利用归一化变换可提高动载荷反演精度,增强正则化方法的抗噪能力,当测点之间的响应以及各动载荷大小相差较大时,明显改善了识别精度.     

模态参数识别中频响函数估计的最小二乘优化

模态参数识别的精度将会直接影响到机械结构系统动力特性分析的质量,而频响函数的估计精度对模态参数识别精度影响很大.工程中通常借助FFT采用功率谱平均估计频响函数.由于FFT过程中截断及舍入等误差的存在以及噪声的影响不能完全克服,采用此方法估计的频响函数来识别模态参数,其精度受到影响.因此,在分析频响函数的理论值与功率谱平均估计值的误差函数的基础上,应用最小二乘法对频响函数的估计进行优化.通过实测试验对该方法的有效性进行了验证.试验结果表明:采用优化后的频响函数识别的阻尼固有频率和阻尼比比没有优化直接峰值搜索得到的结果更接近真实的结果,该方法能够提高模态参数识别的精度.     

Data based model free hysteresis identification for a nonlinear structure

In the last two decades, the damage detection for civil engineering structures has been widely treated as a modal analysis problem and most of the currently available vibration-based system identification approaches are based on modal parameters, namely the natural frequencies, mode shapes and damping ratios, and/or their derivations, which are suitable for linear systems. Nonlinearity is generic in engineering structures. For example, the initiation and development of cracks in civil engineering structures as typical structural damages are nonlinear process. One of the major challenges in damage detection, early warning and damage prognosis is to obtain reasonably accurate identification of nonlinear performance such as hysteresis which is the direct indicator of damage initiation and development under dynamic excitations. In this study, a general data-based identification approach for hysteretic performance in form of nonlinear restoring force using structural dynamic responses and complete and incomplete excitation measurement time series was proposed and validated with a 4-story frame structure equipped with smart devices of magneto-rheological (MR) damper to simulate nonlinear performance. Firstly, as an optimization method, the least-squares technique was employed to identify the system matrices of an equivalent linear system of the nonlinear structure model basing on the excitation force and the corresponding vibration measurements with impact test when complete and incomplete excitations; and secondly, the nonlinear restoring force of the structure was identified and compared with the test measurements finally. Results show that the proposed data-based approach is capable of identifying the nonlinear behavior of engineering structures and can be employed to evaluate the damage initiation and development of different structure under dynamic loads.     

基于小波阈值降噪的既有砌体承重墙基本频率识别

识别既有砌体承重墙的基本频率对结构安全性评估有重要意义.为了降低噪声对动力测试信号和基本频率识别结果的不利影响,首先通过人工带噪信号分析获得小波阈值降噪方法的优化参数,再通过拟静力试验在墙体模型中实现不同的损伤,通过环境激励获取加速度信号.分别基于原始加速度信号和小波阈值降噪处理后的加速度信号,获得功率谱密度函数,再运用峰值点法识别基本频率.结果表明,采用优化参数进行小波阈值降噪后,基本频率识别结果的变异性更小.所采用的方法可通过降低噪声影响来提高带损伤砌体承重墙的基本频率识别效率,为既有砌体结构安全性评定提供基础数据.     

含饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统辨识

针对含有饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统提出了一种新的辨识方法。首先,将含有饱和特性的静态非线性环节和线性动态环节的串联,整理成一个非线性基函数和线性动态环节的串联。在此基础上,利用辅助模型辨识原理解决数据缺失、中间未知变量、被辨识参数之间存在耦合的问题, 通过递推辨识算法利用双率采样数据辨识单率Hammerstein模型中的参数。最后,以一个含饱和特性非线性系统实例的建模来验证提出辨识算法的有效性。     

汽车一般双轴悬架模型及其平顺性分析

对前后悬架幅频特性不同，悬挂质量分配系统不等于1的一般的汽车双轴悬架模型，由于前后悬架存在动力学上的耦合，单纯采用微分方程分析会出现困难，笔者采用动力学微分方程转化为状态方程的分析方法，将前后轮双输入折算为前轮单输入，从而方便地求出车身上任一点垂直加速度对前轮路面不平度速度输入的幅频特性和车身俯仰角加速度对前轮路面不平度速度输入的幅频特性，基于此方法，分析了不同的悬挂质量分配系数对一般双轴模型平顺性的影响。     

基于结构势能原理的动态载荷等效静态转化方法

针对结构动态响应优化过程中动态分析的复杂性和高耗时性,以及直接进行动态优化的不可行性等问题,提出了一种基于结构势能的动态载荷等效静态转化方法。 该方法通过分析结构势能的本构方程,应用动态应力解空间谱元离散的关键点识别方法得到了结构最危险的时刻,然后建立了基于结构势能原理的动态载荷等效静态转化数学模型,应用区域细分算法求解,最终实现了动态载荷等效静态转化,并以10杆桁架结构、124杆桁架结构以及两层桁架结构为例进行验证。 结果表明:文中方法得到的位移比文献方法更接近实际位移的6。74%,4。57%,8。50%,说明了文中方法的可行性和有效性。      

大跨屋盖结构风效应的风洞试验与原型实测研究

以广州国际会展中心为工程案例,进行了刚性模型风洞试验和有限元模态分析,在此基础上计算了屋盖的风致位移响应,结果表明,对于屋盖风振响应影响最大的因素是结构的基阶振型,其次才是风荷载;随着阻尼比的增加,位移响应谱的共振峰得到了有效平抑,峰值位移响应也随之减小.基于现场实测,提出功率谱点积识别大跨屋盖结构竖向整体振动固有频率的方法,并与有限元计算结果进行了对比分析,实测得到的前4阶固有频率与振型均能与有限元模型较好吻合,其中基阶固有频率的相对误差仅为0.3%,证明了该方法的有效性.     

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.