考虑监测数据时序特征和空间分布的堆石坝参数反演研究

随着安全监测技术的发展,柔性智能位移计、管道机器人等新型监测技术逐步被用于堆石坝的安全监测。高堆石坝在其生命期内中积累了海量的监测数据,充分利用这些数据,开展参数反演分析,可以提高堆石坝数值模拟的准确性,有助于合理评估堆石坝安全性态。论文基于时间序列聚类从海量监测数据选择有代表性、多样性的测点组合,提取时序特征构造目标函数,反映堆石坝变形的时空演化特性,采用多目标优化算法进行堆石坝各分区的材料参数反演。与现有参数反演方法相比,本文方法能合理利用堆石坝大量监测数据,充分反映其在填筑、蓄水和运行过程中的变形发展和空间分布特性,基于反演分析的材料参数其计算沉降值与实测值吻合良好,能够显著提升参数反演的精度。

基于灰色理论与线性回归的降雨量测点优选

提出基于灰色系统理论中灰色关联分析与线性回归的建模方法,建立降雨量测点优选模型,从众多分散的雨量测点中筛选出关键的观测点,既能观测有代表区域的雨量及整个地区雨量的现状,又能节省成本。在实例分析中,将前9年的监测数据作为训练数据,建立优选模型,选择出12个测点中的6个作为关键测点,将最后一年的数据作为测试数据,结果表明,该模型能够优选出降雨量关键测点,并能准确反映总的降雨量,避免降雨量测点之间相互耦合的影响,准确性和鲁棒性均得到较大提高。

试验模态分析最佳测试点选取方法的优化

作为有限元模型修正的重要依据,试验模态分析的结果受多方面因素的影响,其中很重要的一方面就是测试点的选取.基于目前试验模态分析中最常用的两种测试点选择方法——有效独立法(EI,Effective Independent)和模态动能法(MKE,Modal Kinetic Energy),提出了一种新的测试点优化选择方法——有效独立-模态动能变异系数法(EI-CVMKE,Effective Independent-Coefficient Variance of Modal Kinetic Energy).并提出了一种新的评估测试点选择方法优劣的准则——模态动能变异系数准则(CVMKE).运用模态置信准则(MAC,Modal Assurance Criterion)、CVMKE和奇异值分解比(SVD ration,Singular Value Decomposition ratio)评价并比较了EI,MKE和EI-CVMKE的测试点优化结果.以印刷电路板作为算例,并通过实物模态试验验证,结果表明EI-CVMKE选取的测试点在考虑了截断模态线性独立的同时又具有较高的模态动能,有较强的抗噪声性能,在3种方法中最佳.

基于动力学分析的发动机测振截面选取

研究了发动机测振截面选择的建模方法和优化算法。确定测振截面选择思路,建立转子-支承-机匣整机模型,计算正常和故障条件下转子动力学特性,并依据总体方案规定的传感器数目,确定测振物理量较大的转子截面或支承位置,完成振动传感器布置方案的初步确定。进一步提出测振方案优化方法,通过对实测数据进行分析,考虑实测信号的信噪比和信息冗余性,确定各测点振动数据有效信息量,判定测振方案是否合理,并选择机载测点。以某型发动机为例,设计监测点布置方案。结果表明:机载测点与该型发动机实际机载传感器测点位置相同,验证了测振方案的建立方法、优化方法和机载传感器选择方法正确可靠。单元敏感度越高,反映转子振动越明显。振动相似度越低,反映发动机整机振动特性越全面。研究结果为航空发动机测振截面布置提供重要依据。

基于优化控制点监测的Laplace变形曲面复现

针对装配过程中曲面变形检测工程强度大、处理过程繁琐等问题,提出一种基于优化控制点监测的Laplace曲面复现技术。首先,按照约束方式不同对构件进行模型简化,通过对简化模型挠曲线定性分析进行控制点点位布设和间距优化;其次,通过以质心为基准按长度等比例映射在源模型和现实变形构件之间建立关系,以确定源模型上对应的控制点坐标;在此基础上对曲面进行Laplace变形,以达到复现曲面能够切实反映真实变形构件的目的。通过实验从一般尺寸规则曲面推广到以机翼为代表的大尺寸复杂曲面,其重建精度93%可控制在0.1 mm以内,能切实反映构件实际变形,在实际应用中具有重要的工程指导意义。