基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性.     

带TMD高层结构抗风优化设计

对于带TMD控制装置的高层结构风振响应问题,由于风荷载和结构响应具有随机性,运用基于动力可靠性约束的优化方法对TMD装置的系统参数进行优化设计是十分必要的和合理的.在运用复模态法和扩阶法得到结构和控制装置随机风振响应的基础上,以TMD装置响应的动力可靠性作为约束条件,以主体结构广义位移的最大响应均值最小为目标函数,运用罚函数法对TMD装置的系统参数进行优化取值,建立了带TMD高层结构基于动力可靠性约束的抗风优化设计的方法.     

非接触式磁致伸缩扭转导波传感器研制

针对钢管非接触式扭转导波检测的需求,基于Wiedemann效应设计了一种新型导波传感器,该传感器由永磁铁、回折线圈和屏蔽层组成.首先,采用ANSYS仿真软件研究了钢管中静态偏置磁场分布,并分析了传感器的工作原理,通过实验验证了传感器在钢管中激励和接收扭转导波的可行性.然后,分析了检测信号中噪声信号的产生原因,利用铜皮作为屏蔽层对回折线圈轴向段激励产生的周向动态磁场进行屏蔽,提高了检测信号的信噪比.接着,通过实验研究了传感器的频率特性,结果表明传感器的最佳激励频率与回折线圈的设计频率一致.最后,将传感器应用于钢管缺陷检测,结果表明该传感器能够识别出横截面积损失3%的周向刻槽缺陷.     

考虑索穹顶结构构形变化的空气动力失稳分析

对于具有高柔、大跨、轻质等特点的索穹顶结构来说，风力是主要的荷载。由于结构与风力的气动耦合作用，结构易产生一种失稳式振动，即 驰振。据此采用了用体型系数表达的、考虑风荷载竖向分力的气动力模型；针对索穹顶结构强几何非线性的特点和弛振分析气动力准确定常的基本假设，提出了用迭代思想求解结构驰振临界风速的方法；并与用数值积分方法和Newton-Raphson方法相结合的时程分析法的结果进行比较。     

基岩斜坡变形与破坏的岩体结构模式分析

岩体结构,特别是软弱结构面对基岩斜坡变形与破坏具有显著的控制作用,岩体结构模式分析是建立斜坡地质模型和数学模型的关键和评价斜坡稳定性的基础。岩层层面、断裂构造、节理裂隙、片理与劈理以及侵入体和围岩的接触带等是控制基岩斜坡稳定的软弱结构面,这些成因不同、大小不一的结构面将岩体分割成性质各异、力学强度不均的各种岩体结构体,构成了15种基岩斜坡变形、破坏的岩体结构基本模式。不同结构体的重新组合与排列是斜坡失稳的内在原因。三峡库区11种岩体结构类型的岸坡存在着多种形式的变形与破坏。     

汽车减震器的建模与模态分析

运用Solid Works对单筒减震器进行三维建模,并导入到ANSYS Workbench软件对减震器进行模态分析,获取了其前6阶固有频率和振型。分析了各阶振动模态的特点,得到变形最大区域、变形量情况及振动响应的表现形态。该结果有利于汽车减震器的动态特性分析和整体设计。     

线性阻尼系统设计的新途径——模态阻尼比矩阵理论的应用

本文应用多自由度系统临界阻尼矩阵和模态阻尼比矩阵理论,提出了设计线性阻尼振动系统的新途径。根据已知系统质量矩阵、刚度矩阵和所希望得到的系统振动状态,适当选择、配置阻尼即可达到欲想的设计效果。这种设计思想是在振动控制方面的一个尝试。本文以二自由度和四自由度为例,介绍了利用临界阻尼矩阵和模态阻尼比矩阵理论设计各模态为临界阻尼和过阻尼的振动系统的设计方法。     

利用PVDF设计两维简支结构声辐射模态传感器

PVDF(polyvinylidenefluoride聚偏氟乙烯 )是一种新型的压电高分子材料 ,它不仅密度低 ,而且具有较强的压电性 ,机械性、可塑性好等特点 用特定形状的PVDF薄膜作为误差传感器 ,将它贴在结构体表面上时 ,对系统产生很小的影响 笔者在声辐射模态理论以及两维分布式压电传感器方程的基础上 ,利用PVDF独特的积分特性 ,以简支矩形板为例 ,设计了PVDF压电薄膜传感器用于测量简支板第一、二阶声辐射模态伴随系数 并在理论上进行数值分析比较可知 ,这种特定形状的PVDF薄膜作为误差传感器是可行的     

多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构的声学性能

本文理论研究了多孔纤维吸声材料填充矩形蜂窝结构的声学特性.假设周期蜂窝结构将多孔纤维吸声材料划分为独立周期子空间,理论建模中选取单个蜂窝胞元进行分析.蜂窝结构内部的多孔纤维吸声材料采用等效流体模型进行模拟,斜入射的声波在各个子空间呈驻波分布,由声场的声压和速度可积分得到通过蜂窝结构入射平面和透射平面的能量流,从而得到多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构的吸声及传声损失性能.与单一多孔纤维材料声学性能的对比发现,多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构的吸声性能得到了有效提高.基于理论模型,进一步分析了结构参数对多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构吸声/传声损失性能的影响.     

非建模系统误差对LAMBDA方法影响的研究

非建模系统误差是影响整周模糊度固定的一个重要因素。在现有经验模态分解理论的基础上,定义经验模态分解的多尺度分解与重构结构,依据累积标准化模量的均值随尺度的变化确定非建模系统误差与噪声分离尺度的选择标准,分离出双差观测值残差序列中的系统误差,并对初始双差观测值进行修复,得到去除系统误差后的双差观测值序列。比较系统误差消除前后LAMBDA方法求解整周模糊度固定的速度、可靠性和搜索空间,结果表明:利用经验模态分解方法消除系统误差后,LAMBDA方法求解整周模糊度固定的速度和可靠性明显提高,搜索空间得到一定优化。