基于连续模型的大型结构模态参数识别

基于连续时间模型，利用导数的近似值代替导数值，运用最小二乘法估计结构参数．讨论了导数近似值的选择方法，并分析了算法的收敛性．研究了结构环境激励下结构物理参数的识别方法．通过仿真计算表明，该方法简单有效，能够使用在桥梁和建筑的健康监测和振动控制中．     

轻便型摩托结构模态参数的识别

以ＮＦ－１２５双轮摩托为研究对象,采用频域法中的传递函数模态分析法,根据实验模态分析的实,复模态参数识别理论,成功地获取了各子结构的模态参数,建立了整车的动力学方程。     

基于输出响应的识别结构参数的神经网络方法

讨论了在输入未知时结构模态参数基于频率响应函数的神经网络识别方法 ,并研究了不同的噪声水平和网络输入层结点数目的变化对网络输出误差的影响 .讨论了网络对不同阶数模态参数的识别精度 .数值结果表明该方法是可行的     

振动系统参数识别的最小二乘频域法

本文根据模态分析中的复模态理论,在频域中用最小二乘法拟合振动系统的传递函数,并用微型计算机识别结构的模态参数.     

复模态参数识别

在以往的机床动态性能研究中,一般是采用实模态分析方法来分析研究机床的动态特性,然而,机床结构中存在的阻尼既有材料的内阻尼,又有各结合面之间的接触阻尼,作用机理很复杂,因而,用传统的实模态分析法就无法使系统的运动方程解耦。     

轿车副车架模态分析与参数识别

在介绍结构模态试验方法的基础上,以桑塔纳２０００型轿车副车架为研究对象,采用锤击激励法和白噪声激励法进行了模态试验,又应用自编的３种模态参数识别软件作模态参数识别,并对识别结果进行误差分析。     

结构模态参数识别的随机子空间法

随机子空间法(SSI)是时域识别的模态参数识别法,该法根据加权方法的不同可以有3种算法．通过 处理实桥动载实测数据,研究了这3种算法识别真实结构模态参数的问题．     

利用时序分析方法识别模态参数的研究

本文对时间序列分析方法识别模态参数进行了研究。重点介绍了ARMA和ARMAV模型识别模态参数的原理,并用大量模拟实验检验了两种模型在分离模态、不同信噪比、大阻尼、密集模态等复杂情况下识别模态参数的能力,从结果可以看出ARMAV模型是一种有效的识别方法。     

基于性能的车辆转向架三维参数化CAD系统

本文研究了如何应用SolidWorks API对车辆转向架进行三维参数化设计及其性能属性参数的提取,开发了一个基于性能的车辆转向架三维参数化CAD系统的原型,并介绍了系统开发中的关键技术。     

模态参数识别的比较研究

用计算机仿真试验来模拟系统在大阻尼、密集模态以及重根等各种不同情况下的响应历程,并对500个例子进行了时间域模拟识别计算,给出了其中96例子的识别结果。由结果可见:使用多输入且处理同时得到的所有数据比仅用单输入的识别技术有更强的识别能力和更高的精度。     

药物动力学系统的参数辨识

本文采用现代控制理论的方法研究药物动力学系统的模型参数辨识问题,以白鼠口服氟的实验数据,得到五室模型的参数.     

平方振型加权模态参数整体识别法

提出了整体频响函数的新概念，以振型平方和的形式对全部频响函数进行加权组合，建立了多输入多输出模态参数的识别模型，仿真验算的分析结果表明，该方法具有精度高，一致性好，能分离密集模态和消除随机噪声等优点，可以应用于大型复杂结构的试验模态分析。     

橡胶轮转向架稳态曲线通过行为研究

以橡胶轮转向架为研究对象 ,在分析其特殊的轮轨关系的基础上 ,建立了半车稳态曲线通过动力学分析模型 ;以轮轨横向力为优化目标 ,以轮重减载率和侧偏角为约束条件 ,确定了一、二系悬挂参数 ,并对优化值进行了参数稳定性分析 ;在此基础上 ,系统地研究了橡胶轮转向架的稳态曲线通过性能 .     

汽车半主动悬架系统阻尼可调减振器AMESim模型参数辨识

为了建立阻尼可调式减振器AMESim模型,通过对电磁阀式阻尼可调减振器的力学特性研究建立最初的减振器AMESim模型,然后通过实物测量得到AMESim模型的部分参数。然后利用遗传算法,并根据减振器示功特性实验数据对阻尼可调减振器模型复原阀、流通阀的阀口参数进行辨识。最后进行阻尼可调减振器实际特性实验和AMESim模型仿真特性实验,对比阻尼可调减振器AMESim模型力学特性与实际阻尼可调减振器的力学特性。结果表明所建模型可用于减振器控制算法的设计和估计减振器台架试验中难以测量到的动态数据,为汽车阻尼可调半主动悬架控制研究奠定基础。     

在轨服务双臂空间机器人参数辨识研究

本文以在轨服务自由漂浮空间双臂机器人为研究对象,研究了机器人本体和所抓取未知目标卫星的参数辨识问题。利用卫星自身携带的测速敏感器测得卫星本体质心以及操作臂的线速度及角速度,基于线动量及角动量守恒方程即可对双臂机器人本体和未知目标卫星进行未知参数的辨识。本文首先对空间机器人模型进行符号推导;然后研究了机器人的参数对辨识研究的影响;最后分析了参数辨识的影响因素。本参数识别方法的可行性以及效果在地面实验室中得到验证。     

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。     

应用参数识别技术提高有限元动力计算的精度

分析了复杂构件的有限元动力计算结果与实验结果间的误差和误差产生的原因。用正弦稳态激振对一个具有法兰连接件的悬臂梁进行模态参数识别。根据识别的模态参数,用迭代的矩阵摄动法和广义逆技术求出具有法兰连接件的梁单元刚度矩阵的修正矩阵。再应用有限元程序对修正后的动力模型进行计算,精度明显提高。     

MLE时域方法的振动参数识别

本文利用自动控制理论,推导了一般情况下的粘性阻尼系统自由振动差分方程,进而引入MLE方法识别振动模态参数。计算机模拟实验证明该方法能较好地解决噪声干扰问题,精度较好。并适合微机上使用。     

基于相关函数的振动结构工作模态参数识别方法

把工作模态参数识别方法中的NEXT法发展为直接利用振动结构的加速度响应信号即可进行结构参数辨识的方法，理论上推导了振动结构相对于速度、加速度信号的脉冲响应函数，以及振动结构加速度响应信号间的相关函数，证明振动结构加速度响应信号间的相关函数与加速度信号的脉冲响应函数具有相同形式的表达式．另外以无约束等截面梁为例，利用梁振动的加速度响应信号间的相关函数作为梁的加速度信号的脉冲响应函数，采用特征系统实现法进行梁的工作模态参数识别，其结果与梁的理论参数值及频域法和利用脉动响应函数的特征系统实现法的识别结果进行了比较，结果表明工作模态识别方法在识别振动结构固有频率方面具有较高的精度．     

Modal Parameter Identification of Offshore Platforms under Ambient Excitation

This paper intends to identify the modal parameters of an offshore platform under ambient excitation, and to compare the identified results with theoretical solutions. Using ambient sources of excitation to determine the modal characteristics of large civil engineering structures is desirable for several reasons. The forced vibration testing of such structures generally requires a large amount of specialized equipment and makes the tests quite expensive. Also, an automated health monitoring system for a large civil structure will most likely use ambient excitation. The Eigensystem Realization Algorithm (ERA) is applied in conjunction with the common basis-normalized system identification (CBSI) to identify structural modal parameters (natural frequency, damp ratio, mode shape), with limited acceleration information. Finally,offshore platform numerical model gets output response data under ambient excitation. Simulated data from numerical model of an offshore platform under ambient excitation is used for the identification of the system. According to the comparison results, the proposed method is shown to be effective for modal parameter identification under ambient excitation.