涡激响应尾流双振子模型的参数反演方法

尾流双振子模型是研究圆柱结构涡激振动响应的重要模型,模型参数的准确确定对悬浮隧道设计理论具有重要意义。首先通过降阶法将多变量二阶非线性常微分方程组的尾流双振子模型变换为一阶方程组。然后给出一种新型的圆柱结构水槽试验设计方案,其中试验模型的刚度能够较好反映悬浮隧道等实际工程结构的刚度,基于相机动态捕捉和视频识别计算机程序,获取圆柱结构在水平和竖直方向的位移试验数据。基于试验结果和龙格-库塔方法求解一阶方程组,采用BP神经网络智能算法对模型参数进行反演,同时利用遗传算法对神经元的初始权值和阈值进行优化,所得结果平均误差仅为5.50%,优于遗传算法和未优化的BP神经网络模型。结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络智能算法能够精确实现尾流双振子模型的参数确定,为圆柱结构涡激振动响应分析提供理论基础。