加筋复合材料结构撞击识别的关键技术

 复合材料结构在外部撞击载荷作用下容易产生目不可检的损伤,进而导致结构承载能力降低.以复合材料加筋圆筒结构为对象,研究基于系统辨识模型的外部低速撞击识别实验的两个关键问题.首先,通过数据分析阐明和完善了系统辨识方法中传递函数的模型阶次选择原则;其次,针对压电传感器生产工艺和安装工艺难以保证各传感器均一性问题,提出了一种传感器信号修正方法,以提高载荷识别精度;最后,分析和讨论了加筋结构型式对撞击识别的影响.实验结果表明,本文所提方法能有效地提高识别和重构外部撞击载荷.     

一种线性/非线性自回归模型及其在建模和预测中的应用

为提高模型准确性,在经典时序建模策略的基础上,提出了一种带有外部输入的线性/非线性自回归模型,并应用Weierstrass逼近定理推导出其一般表达式(GNARX),该模型允许带有多个外部输入以实现复杂系统的建模和辨识.针对该模型结构给出了其最小二乘参数估计方法,并采用结合建模误差、预测误差及模型复杂度的修正信息准则(AIC)确定最优模型结构.最后,将该模型应用于仿真数据和振动位移采样电流数据的建模与预测.结果表明,GNARX模型的建模和预测精度均高于AR,GNAR,ARX模型及BP神经网络模型,表现出良好的线性/非线性建模和预测能力,及较好的通用性和实用价值.     

基于子空间方法的非均匀多采样率系统辨识

针对非均匀多采样率系统的建模问题,根据因果关系,建立了非均匀多采样率系统的状态空间模型.对于含有提升变量的状态空间模型,提出基于子空间技术的辨识方法.首先,由系统的输入输出数据建立由Hankel矩阵组成的扩展状态空间方程;其次,利用斜交投影的原理,以及奇异值分解,通过子空间辨识算法确定增广观测矩阵和状态向量;最后,通过最小二乘方法确定模型的参数矩阵.该方法简单有效且对初值具有鲁棒性.仿真实例验证了方法的有效性.     

岩土流变本构模型的可辨识研究

系统辨识的成功实施,应建立在系统的可控、可观测和可辨识性3个基本条件之上.通过构建新的状态空间变量,将岩土材料流变本构模型这种典型的SISO线性定常系统模型转换为状态空间描述,证明了该模型的可控性和可观测性矩阵均为满秩阵,因而是完全可控可测的.然后,利用CHNN的优化计算能力,探索了一种流变本构模型可辨识的新的有效途径,获得相关的辨识算法,并用Matlab软件开发了相应的辨识程序.有关考题验证表明,该辨识算法成功可行.表2,参9.     

应用多变量系统辨识建立浮选回路在线模型

浮选回路的在线模型是实现浮选回路计算机高级控制的基础.本文将多变量系统辨识理论和方法应用于浮选回路在线模型的建立,以带外生可观测干扰变量的多变量受控自回归滑动平均模型作为浮选回路在线时间序列模型的基本形式.在IBM-PC/XT微型机上建立了通用的多变量递推辨识程序包MVRIMPB,用以估计模型的阶和参数.最后用仿真方法考查了程序包的实用性.     

损失数据自回归模型的随机梯度辨识算法

运用多项武变换技术将损失观测数据自回归模型转化为一种特殊形式的模型,该模型可以利用稀少观测数据来辨识模型参数,再利用模型等价原理来估计损失观测数据,提出了基于残差的随机梯度辨识算法,仿真结果验证了提出算法的有效性.     

改进遗传规划算法在系统辨识中的应用

为了解决工业过程中数据丰富但机理不完全可知的非线性动态系统建模问题,提出了一种改进的遗传规划算法,以辨识模型结构和参数.该算法首先基于多层次辨识和反馈的基本思想,对系统进行多次辨识,直到把辨识误差缩小到可接受的范围;然后,采用最小二乘法估测模型参数,避免优良模型结构因低劣参数而被淘汰;最后,实施M估计技术,削弱强噪声对建模的影响,增强模型泛化能力.针对满足Lotka-Volterra方程的非线性动态系统进行建模仿真,试验结果表明该算法能较好地辨识满足Lotka-Volterra方程的一类非线性动态系统.     

多变量ARMAX模型结构和参数的辨识

本文讨论了多变量ARMAX模型结构和参数的辨识问题。根据[1]的论述,采用BIC准则判定模型的阶;并用递推的极大似然法辨识参数。根据估计参数的渐近正态性进一步确定模型的子阶和时滞。由于采用了BIC准则,避免了F检验定阶的主观性。因此本方法比文献[2]、[3]中的方法优越。仿真算例证明了本方法的有效性。     

新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数

为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数。实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数。研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。     

大观测噪声下双线性系统的一种小样本辨识方法—BSLKL

给出了在大观测噪声下双线性系统的一种小样本辨识方法-BSLKL。辨识步骤如下:首先从系统的零状态应响应推出外部描述模型,对该模型进行最小二乘估计,并实现成内部描述模型,然后通过卡尔曼平滑得到降低了噪声水平的输入-输出数据。最后,用这些数据再次进行最小二乘估计并进行实现。仿真表明了此法的有效性。     

基于粒子群优化的结构系统识别

研究了使用粒子群优化(PSO)算法进行结构系统识别的方法,该方法的基本思想是将结构系统识别问题描述成一个多峰值非线性非凸的优化问题,通过PSO算法发现系统参数的最优估计.利用该方法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了识别,并与基于遗传算法(GA)的结构系统识别方法进行了比较.数值算例及比较结果表明:PSO方法易于实现且计算时占用资源低,并可以成功地对结构系统进行识别,识别效能十分优越.     

嵌入式GIS的数据模型构造方法

分析了桌面GIS数据模型和嵌入式系统的特点,针对嵌入式GIS底图构建了混合式数据模型,空间数据与属性数据之间的联系通过惟一标识号建立,设计了非拓扑的分层分级分格的数据结构．根据底图要素类型的不同分层、地物外接矩形的大小分级及每一级底图坐标,将底图均分为若干个网格,每次显示其中的4个网格．对野外采集的嵌入式GIS空间数据,构建了面向对象的数据模型．实际工程应用表明,GIS运行速度显著提高,解决了嵌入式系统内存不足的问题．     

桥梁健康监测应用与研究现状

桥梁损伤诊断与健康监测是近年来国际上的研究热点 ,在实践方面 ,土木工程和航空航天工程、机械工程有明显的差别 ,比如桥梁结构以及其他大多数土木结构 ,尺寸大、质量重 ,具有较低的自然频率和振动水平 ,桥梁结构的动力响应极容易受到不可预见的环境状态、非结构构件等的影响 ,这些变化往往被误解为结构的损伤 ,这使得桥梁这类复杂结构的损伤评估具有极大的挑战性 .本文首先给出了结构健康监测系统的定义和基本构成 ,然后集中回顾和分析了如下几个方面的问题 :①损伤评估的室内实验和现场测试 ;②损伤检测方法的发展 ,包括 :(a)动力指纹分析和模式识别方法 ,(b)模型修正和系统识别方法 ,(c)神经网络方法 ;③传感器及其优化布置等 ,并比较和分析了各自方法的优点和不足 .文中还总结了健康监测和损伤识别在桥梁工程中的应用 ,指出桥梁健康监测的关键问题在于损伤的自动检测和诊断 ,这也是最困难的问题 ;最后展望了桥梁健康监测系统的研究和发展方向     

舰船结构风险评估

结构风险评估与决策技术是近年发展起来的一种新方法,是结构系统可靠性方法与结构损伤冗余设计的合理延伸与综合．本文的目的在于探讨舰船结构风险评估的理论方法,建立一个适合于舰船结构风险评估的理论框架,提供实施舰船结构在几个主要灾害方面的风险评估思路,为进一步研究确立一条主线．文中应用风险评估技术,主要是量化的风险评估（ＱＲＡ）方法,对舰船结构系统进行灾害识别、因果分析和风险计算,涉及结构风险评估的几个方面．评估结果包括当前结构的风险水平和风险费用,以及所能承受的基于安全准则的最大事故载荷两方面．还对巡逻艇结构风险评估作了简要讨论．     

集成CAD系统中工程数据库管理系统的设计与实现

介绍铁路站场ＣＡＤ系统（ＷＳＣＡＤＰ）中集成式工程数据库管理系统（ＲＥＤＢＭＳ）总体结构、集成数据模型以及数据存储管理的实现技术。     

Identification for a class of distributed parameter systems

This paper discusses the identification for the distributed parameter system of gas reservoirs with het erogeneous carbonate matrices. Based on the relationship between the ad hoc function and the geological feature, we set up a general model with double porous structure, clarify its effect and significance, and present a series of results of sys tem identifications, including the basic content and methods, stabilizing functional and parameter identifiability etc. Us ing the perturbation of spectra of self-adjoint operators, the identifiability of the porosities and the ad hoc coefficient is demonstrated for the general structure model. This project indicates that the identification of a distributed parameter sys tem involves parameters, boundary position and structure.     

基于连续域蚁群改进算法的T-S模型辨识

针对一些带复杂参数辨识性能指标的模糊建模无法采用经典辨识方法解决的情况,提出了采用改进连续域蚁群算法进行T-S模型辨识的方法.该方法利用蚁群算法无需具体数学模型的特点,解决了模糊模型辨识中辨识指标表达式过于复杂甚至非解析所带来的难题,从而实现了T-S模型前提部和结论部参数的一次性辨识.仿真研究表明,利用文中辨识方法得到的模糊模型能够很好的逼近真实系统,并且对初始条件和输入信号不敏感,具有鲁棒性.     

Identification for a class of distributed parameter systems

This paper discusses the identification for the distributed parameter system of gas reservoirs with het erogeneous carbonate matrices. Based on the relationship between the ad hoc function and the geological feature, we set up a general model with double porous structure, clarify its effect and significance, and present a series of results of sys tem identifications, including the basic content and methods, stabilizing functional and parameter identifiability etc. Us ing the perturbation of spectra of self-adjoint operators, the identifiability of the porosities and the ad hoc coefficient is demonstrated for the general structure model. This project indicates that the identification of a distributed parameter sys tem involves parameters, boundary position and structure.     

基于微分演化的结构系统识别

研究了使用微分演化（DE）算法进行结构系统识别的方法,该方法的基本思想是将结构系统识别问题描述成一个多峰值非线性优化问题,同时通过微分演化算法发现系统参数的最优估计。利用该方法在有限的输入输出数据和噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度和阻尼先验知识的情况下对结构系统进行了识别,数值算例结果表明：DE方法易于实现且计算时占用资源低,同时可以成功地对结构系统进行识别。     

实时数据库系统（RTDBS）及其特征

讨论了实时数据库系统（ＲＴＤＢＳ）的概念及特征，并与传统数据库系统（ＴＤＢＳ）进行比较，提出了实时数据库系统的事务模型及应该具有的各种特征，为深入开展这方面的研究提供参考．