基于RBFNN钢桁架模型桥的损伤预警研究

损伤预警是结构损伤检测较为关键的一步,目的是判断结构是否发生损伤并发出警告信号.已有的损伤预警方法大多数采用BP网络,并且没有考虑测试噪声的影响.因此,提出采用一种混合算法的径向基神经网络(RBFNN)作为损伤预警系统,结果表明:RBFNN能显著判别损伤是否出现且预警效果要明显优于BP神经网络,更适合作为判断损伤是否出现的预警系统.

电流变夹层振动控制和拓扑优化研究

为电流变夹层板设计了半主动的变刚度控制算法,并对其进行了夹层结构的拓扑优化。首先,建立了电流变夹层结构的动力学模型,基于开关控制策略发展了适用于ER夹层板的模态控制算法。随后,构造了电流变夹层结构的单阶模态和综合模态的频率变化率为优化目标函数,再采用粒子群优化方法,以这两个函数为目标,对结构进行了拓扑优化,并且得到了一定材料使用率限制下相应的拓扑布置构形。最后,采用变刚度控制的等效阻尼比和多种激励下的时域响应对比两种手段对拓扑优化的结果进行了验证,数值算例证实了该拓扑优化结果以及变刚度控制的有效性。

电流变夹层板的拓扑优化研究

为了优化电流变夹层板中的变刚度控制效果,对其进行了夹层结构的拓扑优化。首先,基于变刚度控制效果的分析,确立了结构的单阶模态和综合模态频率变化率为优化目标,然后基于粒子群优化算法对结构进行了拓扑优化,并且给出了相应的拓扑构形。最后,采用变刚度控制的等效阻尼比和时域响应对比两种手段对拓扑优化的结果进行了验证,两类验证都表明这些优化的拓扑构形能在较小的材料利用率下,可以取得较好的变刚度控制性能。