半无限介质多自由度频响函数离散时间有理近似的稳定参数识别

离散时间有理近似函数是将半无限土频响函数转化为时域模型的重要工具,离散时间有理近似函数和时域模型具有相同的稳定性和精度。目前关于离散时间有理近似函数的研究只针对于单自由度系统。该文基于线性控制理论,给出了多自由度有理近似系统的稳定条件。将稳定性条件与遗传-序列二次算法相结合,开发了多自由度频响函数参数辨识方法,保证了多自由度系统的稳定性和精度。不同维度的多自由度有理近似系统的数值仿真验证了该文方法可以保证多自由度有理近似系统的稳定性和精度。

基于混合优化算法的电磁监测裂缝参数识别

压裂实时监测是水力压裂效果评价和工程参数优化的重要保障措施之一。传统电磁监测裂缝参数识别方法的准确性和精度难以保证,影响了监测效果。为了提高裂缝参数识别能力,提出了一种基于海洋捕食者密度聚类混合优化算法的电磁监测裂缝参数识别方法。利用海洋捕食者算法(MPA)进行多次寻优,以每次寻优结果作为初始数据集,然后,利用密度聚类算法(DBSCAN)进行聚类,构建中间样本数据集,最后,抽取该样本数据中值作为最终输出结果。采用Rastrigin函数进行测试,分析混合优化算法寻优能力。测试结果表明,相对粒子群优化算法(PSO),MPA算法单次寻优效果较佳。但两种算法寻优结果均具有较强随机性,其中,PSO和MPA算法50次寻优精度分别为10^(-7)~10^(2)和10^(-10)~10^(-2),而改进的混合优化算法寻优效果更稳定,寻优精度达10^(-7)。构建缝长、方位压裂模型并进行了数值模拟实验,结果表明,在噪声低于15%时,缝长和方位识别平均绝对误差分别小于1 m和1°。利用改进的算法对四川盆地某井页岩气压裂电磁监测实测数据进行分析,确定了裂缝改造的长度(缝长)与方位。实例分析结果验证了改进算法的可行性和有效性。

高温条件下基于虚场法的钛合金弹塑性参数识别与提取

目的准确表述TC4钛合金的力学性能,对TC4钛合金进行了单轴热拉伸实验,使用虚场法识别和提取不同高温条件下TC4钛合金的弹塑性参数。方法在不同试验温度(650、700、750℃)下,选用TC4钛合金(Ti-6Al-4V合金),按轧制方向以应变速率为0.1 s^(-1)进行热拉伸试验。采用立体数字图像相关系统(DIC)测量试样的真实应变,得到真实应力-应变曲线,并捕捉热拉伸过程中的随机点,计算出试样的真实应变场。通过虚场法(VFM)在试件的弹性阶段设置不同虚拟位移场,建立虚场方程组以识别不同试验组中的弹性模量和泊松比,利用JC本构模型建立适合试件塑性变形阶段的虚场方程,使用K-Means聚类算法提取模型中的塑性参数。结果在考虑计算误差的情况下,使用VFM识别出的弹性模量、泊松比与参考数值的加权相对误差分别在4.8%、6.4%以下;提取出的塑性参数可以用于建立JC本构模型,弹塑性参数的识别和提取均符合预期。结论使用VFM可以有效识别出TC4在不同高温条件下的弹性参数,K-Means聚类算法在提取塑性参数方面的效果较为显著。

基于粒子群算法的钢丝网垫隔振器参数识别

目的 证明粒子群优化算法对钢丝网垫隔振器参数识别的有效性和准确性。探究不同的加载条件对钢丝网垫元件力学性能的影响。方法 对钢丝网垫元件进行正弦加载试验,获取试验响应数据。以双折线模型对钢丝网垫的力学性能进行描述,建立隔振器的参数识别方程,应用粒子群算法和试验响应数据识别出模型参数,并研究不同加载条件下识别参数的变化规律。结果 用识别出的参数计算绘制的迟滞回线和试验结果吻合较好。改变激励幅值和频率,钢丝网垫的一次刚度、三次刚度、滑移刚度、等效阻尼均发生规律性变化,而改变钢丝网垫所受静载,曲线变化极为微小。结论 研究证明了粒子群优化算法对钢丝网垫隔振器参数识别的有效性和准确性,是一种有工程应用价值的参数识别方法。

基于绝对加速度观测量的地震动时程及结构参数识别研究

针对未知地震作用下框架结构的参数识别问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的地震动时程反演与结构参数识别方法。首先,将首层底板的层间边界力视作未知外激力,利用未知激力下的EKF算法识别此未知激励以及其余层的剪切刚度;其次,采用傅里叶变换,从绝对加速度时程中获取结构基频,进而根据特征方程识别首层刚度系数;最后,基于识别的结构参数,进一步修正未知边界力,并结合Newmark-β法反演地震加速度时程。文中通过5层框架模型数值算例和振动台试验验证了本文算法的有效性。

基于复杂度追踪的模态参数识别方法对比研究

复杂度追踪(complexity pursuit, CP)是求解振动信号盲源分离(blind source separation, BSS)问题的一类经典方法。用复杂度追踪估计解混矩阵主要有基于源信号复杂度计算的梯度下降(complexity pursuit-gradient descent, CP-GD)算法和基于时间可预测度的广义特征值分解(temporal predictability-generalized eigenvalue decomposition, TP-GED)算法。当前,这两种算法的关联性与算法性能尚缺乏研究,因此对这两种算法的等价性和计算性能进行了研究。首先,给出CP-GD和TP-GED两种算法的具体理论及算法流程;其次,利用二、三自由度振动系统直观地展示并对比解混向量对应的源信号复杂度及可预测度的变化规律;最后,通过对多工况下多自由度系统的模态参数识别算例,对比研究两种算法的精度及计算量。研究结果表明:在低阻尼比及高信噪比条件下,两种方法得到的解混矩阵是相同的;考虑到计算信号复杂度和梯度下降较为耗时,CP-GD算法计算代价要高于TP-GED算法。

Winkler地基梁动力学系统的无量纲化与参数识别

为简化Winkler地基梁动力学系统的双参数识别计算,提出一种新无量纲方法,通过对系统时间、空间坐标进行线性变换,实现动力学方程系数的彻底归一化,得到与系统参数解耦的广义频率方程,发现频率、频率比仅由无量纲梁长决定的本质.提出基于频率比互等关系的双参数识别算法,该算法通过对广义频率方程进行一次求解即可在相应边界条件下得到频率、频率比关于无量纲梁长的预解集,在得到该系统任意两阶实测频率后,即可依托于时间、空间还原系数所建立的线性转换关系实现对双系统参数的定解.较之于传统双参数识别算法,该算法具有两个特点:(1)识别计算仅涉及单变量超越方程的求解与线性转换,避免了双参数超越方程组的非线性迭代问题,可使识别计算得到有效简化.(2)任意系统参数值的变化仅影响时空、空间还原系数的大小,预解集具有适用于系统参数值任意变化的一般性,可有效避免因系统参数值改变而导致重复迭代的情况,实现了解的一般化.

基于环境振动试验的系杆拱桥模态参数识别

对桥梁开展环境振动测试,可以获得桥梁的模态参数如固有振型、自振频率以及阻尼比。桥梁性能评定、损伤识别、健康检测和基准有限元模型建立以这些参数为主要依据。将实测的加速度数据进行模态分析,获得桥梁的自振频率和振型,并与有限元模型理论计算结果进行对比分析,结果表明:通过试验得到的桥梁实际自振特性与有限元模型理论计算结果吻合良好,为以后桥梁定期检测、状态评估和日常养护提供基准参数。文章内容可为同类型桥梁提供参考。

基于动力响应的近海结构损伤非典型参数识别方法研究综述

近海结构服役环境恶劣,长期受到风浪流等复杂荷载作用,关键结构部件易受损,对其进行局部、早期损伤识别与定位有重要意义。由于动力信号采集技术的发展、损伤监测实时性的要求,基于动力响应的损伤识别方法已成为研究热点。目前对于结构损伤识别有两种不同的思路:基于模态及其衍生的动力指纹的参数化损伤识别方法以及利用时间序列特征、信号能量相关性等非典型参数方法。由于近海结构外部激励的复杂性,非典型参数方法逐渐成为动力响应损伤识别中最具应用前景的方法,文章对现有基于非典型参数方法的近海结构损伤识别体系进行系统梳理,比较了各种方法的优缺点,总结了目前非典型参数损伤识别方法面临的挑战,展望动力响应损伤识别的发展前景,为动力响应损伤识别在实际工程的应用提供参考。

基于GA-PSO算法的冻土本构模型参数识别

遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。

人体分布式动力学模型及其参数识别

建立人体动力学模型获取人体自振频率是土木工程、机械工程、交通工程、航空航天、康复医学等许多领域的共性科学问题,以往研究最常采用的弹簧-质量块-阻尼器集中质量模型,与实际人体质量、刚度沿身高的分布式特性并不相符。本研究提出含有生物自驱力的人体分布参数动力模型,理论上推导了自振频率的表达式,并据此提出了基于步态测试技术的频率识别算法。组织了247名测试者进行步态试验,识别了每位测试者的人体刚度和自振频率,进一步研究了识别参数的概率分布特征,并通过与以往研究结果对比、不同年龄段统计分析等,多角度验证了所提模型的合理性和适用性。

基于稳态激励共振试验的人行桥全模态参数识别

识别包括模态质量在内的结构真实全模态参数是人行桥人致振动舒适度评价和减振设计的关键工作。提出一种基于稳态激励共振动力试验的人行桥全模态参数识别方法,该方法首先利用稳态激励共振动力试验,得到稳态激振下较大振幅的稳态振动;然后停止激励,从结构自由振动响应中识别结构频率、阻尼比和振型;最后利用稳态振幅以及识别的频率、阻尼比和振型,识别结构的模态质量。该方法仅需要一次激振试验就可以实现包括模态质量在内的人行桥全模态参数识别。通过仿真分析,研究了该方法的可行性以及激振频率偏离对模态参数识别的影响。采用该方法识别了一座大跨人行曲线斜拉桥1阶侧弯模态的全模态参数。研究结果表明,该方法能较可靠识别结构特定模态的频率、阻尼比和模态质量。

基于Kriging代理模型的水下目标模型几何参数识别方法

[目的]水下目标参数识别可为目标分类识别提供依据,为此,提出一种基于Kriging代理模型的水下目标参数识别方法。[方法]首先,对敷设声学覆盖层的水下目标模型在螺旋桨和主辅机激励情况下的结构表面低频振动声辐射与声辐射灵敏度进行分析;然后,基于分析结果建立低频声辐射功率代理模型,并基于该代理模型构造由低频声辐射响应特征和目标参数组成的样本空间;最后,基于所构建的样本空间,建立目标参数识别代理模型并选取测试点进行模型验证。[结果]结果显示,测试样本的实际目标参数值与所构建代理模型的目标参数预测值吻合良好;利用有限元法和边界元方法可以实现考虑阻尼材料频变特性的黏弹性阻尼结构的低频声辐射分析,并能解决商业软件无法大批量处理振动结果文件的问题;影响水下目标模型低频振动声辐射的主要目标参数为目标长度、最大半径、基层壳厚度和声学覆盖层厚度。[结论]基于Kriging代理模型的水下目标参数识别方法可以通过声辐射线谱特征准确预测水下目标模型的主要目标参数值。

筒承式群仓模型环境激励试验及动力参数识别

为获得群仓动力参数以进行更合理的抗震设计,以上海某粮食储备库的筒壁支承群仓为原型制作群仓模型进行环境激励试验。考虑群仓模型的对称性并结合模型的有限元模态分析结果,在筒仓振动响应较大的位置进行关键测点、一般测点和参考点的布置,测试获得各测点加速度响应。基于模态参数识别理论,引入变换矩阵,通过求解系统矩阵的特征值并经过反向变换来识别群仓模型前4阶动力参数。结果表明:将识别参数与有限元模态分析及峰值拾取法结果进行对比,各阶频率误差在7%以内,各阶振型曲线吻合较好;进一步分析单仓个体的振型曲线,发现贮料及单仓间的相互约束对群仓各阶振型影响较大。在进行群仓抗震设计时,建议至少取前3阶模态进行抗震分析,群仓从外到内进行分层设计,每层按照装料工况下的角仓进行抗震设计。

结构运营模态参数识别的稀疏分量分析新方法

结合时频掩码技术和模糊C均值聚类,提出一种结构运营模态参数识别新方法。该方法根据结构振动响应的能量信息建立时频掩码,通过时频掩码求解结构模态响应,采用单自由度模态参数识别技术从模态响应中识别模态频率和阻尼比。结构振动响应能量峰值处的时频系数被依次提取,经单源点检测后采用模糊C均值聚类对其聚类,将第一个聚类中心作为模态振型。通过数值案例和框架结构试验验证所提方法的有效性。结果表明,所提方法具有良好的模态参数识别精度和噪声鲁棒性。

工业机器人磨抛柔性加工单元磨削参数识别方法优化试验

为解决工业机器人磨抛柔性加工单元因砂带磨损导致工件磨削量减少、被加工工件表面质量一致性差的问题,提出建立基于砂带磨削参数识别方法,以此作为判断砂带磨损程度依据,并进行相应的补偿。在分析砂带磨削参数的理论基础上,设计基于磨削力、磨削深度、砂带粗糙度、砂带厚度、磨削量5种不同的磨削参数识别方法,并通过试验测试,分析优化出砂带磨削参数识别方法,即通过调整磨削参数,补偿因砂带磨损而减少的工件磨削量,可有效保证加工表面一致性。

基于响应面-遗传算法的印制电路板参数识别

印制电路板装配件(Printed Circuit Board Assembly,PCBA)在航空航天设备中有广泛应用,分析和优化航空设备中电子设备振动可靠性的必要前提是建立准确的PCBA有限元模型。针对PCBA有限元模型物理参数难以通过实验获取的问题,本文以某机载电子设备PCBA为案例,首先通过最小分辨率V(Minimum Run with Resolution V,MRRV)的中心复合设计(Central Composite Design,CCD)建立多因素模型响应面函数样本点;然后根据最小二乘法确定响应面函数系数并完成响应面精度检验,构建响应值与模态试验结果误差的多目标函数;再采用快速分类的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行多目标参数识别,将识别后的参数代入ABAQUS有限元模型进行仿真分析,最后与模态试验和随机振动试验结果进行对比。结果表明:模态频率平均误差减少到2.70%,随机振动响应平均误差为5.83%,验证了此方法对机载振动环境下PCBA模型参数识别的有效性。

基于改进Pelican优化算法的质子交换膜燃料电池参数识别

针对传统智能算法在求解质子交换膜燃料电池(PEMFC)参数识别问题时识别精度低、收敛速度慢、易受局部最优影响等问题,提出一种基于改进Pelican优化算法(IPOA)的PEMFC参数识别方法。在算法的初始化阶段,使用改进的混沌逆学习策略来初始化POA算法的搜索代理,确保搜索代理在解空间中的分布更加均匀。在优化阶段,引入自适应调整因子来动态调整算法的步长,平衡算法的开发和探索能力,从而提高优化效率,使其能够更有效地确定最优解。接着,设计了一种多策略变异机制来进一步更新优化结果,增强了算法的全局最优搜索能力。最后,将所提出的算法应用于250 W PEMFC模型的参数识别。结果表明,其具有更高的参数识别精度。

基于响应灵敏度方法的螺栓连接结构参数识别及实验

本文提出一种基于响应灵敏度的Bouc-Wen滞回模型辨识方法,从率无关角度揭示了螺栓连接所带来的接触摩擦能量耗散特性。首先,将参数识别问题简化成可以使用梯度算法求解的非线性最小二乘问题,并对Bouc-Wen模型进行了响应灵敏度分析。接着,通过有限元仿真研究螺栓连接结构滞回响应,利用响应灵敏度方法识别了Bouc-Wen模型参数,验证了所提方法的有效性。最后,基于准静态实验研究,开展螺栓连接结构模型修正,并用于预估其他荷载下的滞回曲线。研究表明,Bouc-Wen模型不仅可以避免传统Iwan模型由于离散成Jenkins单元所带来的强非线性、刚性方程等问题,而且能够有效地表征螺栓连接结构滞回响应。

基于区间数学方法的结构参数识别

统计能量分析方法是目前处理结构高频振动的有效方法之一,在航空、航天、船舶和机械等领域得到了广泛的应用.内损耗因子和耦合损耗因子是统计能量分析方法中非常重要的两个结构参数,这些参数可以利用试验测量得到的外部输入功率和结构模态能量通过理论方法识别出来.传统的统计能量分析参数识别方法没有考虑输入功率和模态能量的测量误差对识别结果的影响,识别结果精度较低,难以满足工程需要.该研究将区间数学方法应用于统计能量分析的参数识别,提出了一种可以考虑模态能量测量误差和输入功率测量误差的参数识别方法,揭示了模态能量和输入功率的测量误差对参数识别的影响规律,提高参数识别的准确性.该文的研究内容可以为后续的结构设计和安全性分析提供参考.