霍夫斯泰德文化维度模型下我国高校课堂沉默现象分析及应对策略

文章基于霍夫斯泰德文化维度理论概述及其相关研究,首先分析了霍夫斯泰德文化维度模型下我国高校课堂沉默现象,然后提出了霍夫斯泰德文化维度模型下我国高校课堂沉默现象应对策略,包括降低权力距离,提倡民主和平等的师生相处模式;提高个人主义趋向,鼓励个人表达和培养批判性思维;创造稳定的学习环境,在支持环境中发展;等等。

基于改进蜣螂优化算法的Bouc-Wen模型参数识别

为提升Bouc-Wen模型参数识别的鲁棒性及精度,提出了一种基于改进蜣螂优化算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)的参数识别方法.首先,通过3种不同的策略对蜣螂优化算法进行改进,提高算法的全局寻优能力和局部探索能力;其次,通过合理限制参数的取值范围,采取较少的迭代次数即可得到各参数的最优解;最后,通过数值算例对屈曲约束支撑(BRB)的Bouc-Wen模型进行参数识别,验证所提方法的有效性和鲁棒性,并进一步开展BRB拟静力加载试验验证该方法的实用性.结果表明:该方法即使在20%噪声污染情况下仍能较好地重构出真实曲线,识别出参数的最大相对误差仅为4.86%;与蜣螂优化算法(DBO)、灰狼优化算法(GWO)、哈里斯鹰优化算法(HHO)、鲸鱼优化算法(WOA)和减法平均优化算法(SABO)相比,所提方法精度显著提升,均方根误差(RMSE)均值分别提高了30.68%、8.03%、43.26%、52.63%和49.25%.该方法可用于结构滞回模型识别和结构非线性行为模拟.

基于Bouc-Wen模型的非线性实时混合模拟稳定性分析

实时混合模拟(real-time hybrid simulation,RTHS)中不可避免的作动器响应延迟会影响试验系统稳定性。为研究同时含非线性构件和作动器时滞的复杂试验系统稳定性,文章采用分段线性方法将非线性模型近似简化为多个线性状态的叠加,基于T-S模糊模型理论建立试验系统运动方程,通过Lyapunov稳定理论分析其近似稳定性,获得线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)形式的稳定性判据。数值分析和试验结果验证在外荷载输入下,简化模型高度近似于原模型,表明该近似方法具有良好的计算精度。对于具有刚度软化特性的Bouc-Wen模型,最大刚度决定试验系统稳定性。当试验系统时滞小于临界时滞,处于渐近稳定状态时,结构的动力响应逐步收敛;而当试验系统时滞大于临界时滞处于失稳状态时,系统仍能通过材料屈服耗能保持能量平衡。而在线性系统中,能量则不断积累,导致试验系统响应无限增加,是线性与非线性试验系统的最大差异。

基于Bouc-Wen模型的肌腱-鞘结构非线性位置控制

针对肌腱-鞘结构在传递过程中存在严重摩擦、间隙滞后等非线性因素导致无法精准控制的问题,提出了一种基于BoucWen模型的非线性位置控制器。首先,根据Bouc-Wen模型对肌腱-鞘结构的迟滞进行建模;其次,在输出位置反馈的情况下,提出了一种迟滞观测器以补偿系统的非线性干扰;然后,根据迟滞观测器构建了非线性控制器以实现远端的精确位置控制。同时,还利用Lyapunov稳定性准则分析和证明了肌腱-鞘系统的稳定性和有界收敛性;此外,还考虑了远端外部干扰对系统输出的影响。最后,仿真结果表明所提控制器不仅可以显著改善肌腱-鞘结构的精确控制性能,还能有效抑制外部干扰对系统的影响。与常见的逆前馈控制相比,所提出的控制策略在正弦信号的跟踪误差方面表现出色,其峰值仅为0.011 rad,相较于常规情况下的0.251 rad,显著降低。

基于诠释性现象学研究的卵巢癌患者创伤后成长经历模型的构建

目的深入探索卵巢癌患者与疾病抗争过程中产生的创伤后成长体验,以期构建概念模型描述创伤后成长这一复杂经历。方法采用诠释性现象学方法,2021年2—12月,通过便利抽样法选取13例卵巢癌患者进行半结构式深度访谈。访谈数据采用Smith方法进行分析。结果卵巢癌患者创伤后成长经历共归纳为6个主题(谎言世界、现实世界、化疗世界、低谷耗竭、绝处逢生和自我成长)和18个副主题。寻找不同主题、副主题之间的关系和纽带,进一步诠释分析构建出卵巢癌患者创伤后成长经历的概念模型。结论创伤后成长经历的概念模型提供了一个更系统、全面的考虑,揭示了患有卵巢癌的女性如何一步一步应对疾病走向成长的全面图景。提示医护人员密切关注卵巢癌人群的心理变化需求,提供情感-信息-经济早期支持,重塑心态防线,加强心态-情绪-行为联动管理,降低或消除疾病等原因引起的负面情绪,激发患者复原力,促使其积极治疗,早日实现自我成长。

一种自复位摇摆墙的改进Bouc-Wen滞回模型

Bouc-Wen模型是一种可表征结构及构件刚度、强度退化等的多功能非线性光滑滞回模型,可广泛应用于各类结构滞回行为的描述。自复位摇摆墙(Self-centering rocking wall, SCRW)结构由于其优越的抗震和自复位性能,滞回曲线呈“旗帜型”。为了更好地表征这种“旗帜型”滞回特性,在Bouc-Wen模型的基础上,建立一种具有较高精度和较好实用性的改进Bouc-Wen滞回模型。改进的Bouc-Wen模型参数是决定结构滞回性能力学特征的关键。由于该模型参数众多且选择范围不明确,为适应该类模型参数高效识别的需求,通过在MATLAB/Simulink环境中搭建程序框图,实现了对该理论模型控制参数的定性及定量分析,并运用遗传算法对10个SCRW试验结果进行参数识别,对识别结果进行统计分析,建立各参数与滞回曲线关键点的关系式,基于统计结果给出了各参数的建议取值范围;最后,通过SCRW拟静力试验对改进的滞回模型和参数取值范围进行了验证。结果表明:这种单自由度改进的Bouc-Wen滞回模型能较好地反映SCRW在往复荷载作用下无残余变形和强度、刚度退化特点的“旗帜型”滞回特性。所提出的参数取值范围显著提升了改进Bouc-Wen模型的识别精度与效率,识别过程对类似模型的参数识别具有参考价值。

现象本质,模型微探——浅谈“滑块—光滑曲面”类碰撞模型的物理内涵与方法应用

“滑块—光滑曲面”类碰撞模型是课本碰撞知识的延伸,是高中物理动量部分的重要内容,也是高考考查动量和能量的主要方式,其重点在于考查动量与能量的灵活运用,并且涵盖“类弹性碰撞”“类完全非弹性碰撞”与“人船模型”等子模型,综合性强.“滑块—光滑曲面”模型本质是在水平方向上动量守恒的基础上分析动能和势能相互转化的过程.这类题型涉及知识点多,解题技巧性强,是一种经典模型,学生通过理解模型与强化性练习,能够更好地掌握该类题型.

基于遗传算法的磁流变阻尼器Bouc-Wen模型参数辨识

在除试验数据外无任何先验知识的条件下如何识别Bouc-Wen模型的参数是一个亟待解决的问题。在对磁流变阻尼器进行力学特性试验的基础上,采用遗传算法对磁流变阻尼器Bouc-Wen模型进行参数辨识,并采用缩小参数取值范围的方法逐渐提高遗传算法的识别精度。通过分析参数值与电流间的特征曲线,采用曲线拟合的方法确定它们之间的函数关系,再利用遗传算法得到具体的函数表达式。最后用不同幅值和频率的激励试验数据对识别结果和拟合结果进行了验证。结果表明:利用缩小取值范围的方法得到的Bouc-Wen模型参数识别结果在全局最优解的附近,拟合结果和辨识出的模型均能满足要求。

基于Bouc-Wen模型辨识结合面动态特性研究

结合面复杂的粘着-滑动和间隙-碰撞动力学行为通常是采用线性化的刚度和阻尼来模拟,忽略了本身的迟滞非线性特性。为真实反映结合面性质,提出将结合面特性等效为Bouc-Wen模型,并对模型中各未知参数进行范围限制和灵敏度分析。针对Bouc-Wen模型中参数的灵敏性,分别采用力和位移两种控制方式,运用最小二乘法对不同噪声扰动下的数据进行参数辨识,分析不同噪声扰动对辨识结果的影响,以及各控制方式对辨识结果的影响,从而验证采用Bouc-Wen模型等效结合面的迟滞非线性的合理性,和采用等效线性化的辨识方法的正确性。算例表明:在信噪比小于5%的噪声扰动下,对模型中各未知参数的辨识精度影响较小;采用位移控制方式辨识出的结果比采用力控制方式辨识的结果更加准确。

磁流变减振器滞回特性的改进Bouc-Wen模型

由于现有的磁流变减振器数学模型不能准确描述其特性,因此对大行程磁流变阻尼器进行了动态特性试验。根据测试结果分析激励位移、激励频率和电流变化时,磁流变减振器的弹性、阻尼、电流饱和等基本特征的动态非线性特性。已有的Bouc-Wen模型在低速下滞回环描述不准确,在高速下缺少滞回特性,并且无法表述单出杆减振器中蓄能器造成阻尼力偏置的现象,因此根据试验结果提出一种改进的Bouc-Wen模型,通过试验数据对改进的Bouc-Wen模型进行参数辨识,并重点分析速度-力特性曲线在低速与高速情况下所形成滞环的斜率及宽度,试验数据验证了改进Bouc-Wen模型的正确性。

基于Bouc-Wen模型的压电执行器的前馈线性化控制器

本文提出并研究了利用Bouc-Wen模型构建压电陶瓷执行器的迟滞位移在线观测器的方法,并采用迟滞位移在线观测器构成前馈控制系统实现了压电陶瓷执行器的输出位移与输入控制电压之间迟滞关系的线性化。在此基础上设计了相应的数字控制算法,实现了一种基于数字信号处理器的前馈线性化控制器,建立了相应的实验装置并进行了实验验证。实验结果表明,当前馈线性化控制器的输入控制电压为频率0.5 Hz幅值5 V的正弦电压时(功率放大器放大倍数为20倍),压电陶瓷执行器输出位移的最大绝对误差和非线性度分别为1.25μm和2.37%;当前馈线性化控制器的输入控制电压为频率0.5 Hz幅值递增的三角波电压时,压电陶瓷执行器输出位移的最大绝对误差和非线性度分别为1.80μm和3.06%。采用DSP实现的前馈线性化控制器能够较好地实现压电陶瓷执行器输出位移与输入控制电压之间迟滞关系的线性化,而且由于是开环控制,成本较低。

基于改进Bouc-Wen模型防屈曲支撑的参数识别

为了对"改进Bouc-Wen模型"进行深入研究,提出了该模型的参数拟合方法,并实现了二次开发程序.对30根防屈曲支撑试验的滞回曲线数据进行了参数回归与分析,给出模型参数的变化趋势、波动范围、统计平均值.为了给改进Bouc-Wen模型的应用提供参考,给出了参数取值的建议.应用Abaqus软件中的材料用户子程序(UMAT)的二次开发接口,使"改进Bouc-Wen模型"得以在有限元软件中应用.

约束UKF初始参数对Bouc-Wen模型参数识别的影响

为获得约束UKF初始参数对模型参数识别的影响规律,针对Bouc-Wen模型给出基于约束UKF在线参数识别方法,通过数值模拟分析初始状态估计均值与协方差、过程噪声协方差、观测噪声协方差等滤波器初始参数对模型参数识别精度与收敛速度的影响,提出相应的参数取值建议。结果表明:在无模型误差的情况下,约束UKF对初始参数的设置具有较好的鲁棒性;适当地增大初始状态估计协方差,减小过程噪声,采用真实系统观测噪声协方差以及减小初始参数值与真实值的偏差,可以有效提高参数识别收敛速度和精度。该研究为基于约束UKF的非线性结构模型在线参数识别方法提供了参考。

压电执行器的Bouc-Wen模型在线参数辨识

现有的定参数Bouc-Wen模型由于无法表征压电执行器迟滞具有的频移和时变性,极易产生较大的模拟误差。为了精确地模拟压电执行器的迟滞特性,本文建立了压电执行器的Bouc-Wen模型,并采用递推最小二乘在线辨识方法来实时辨识Bouc-Wen模型的参数。为了避免出现数据饱和现象,使用限定记忆来限定辨识方法所使用的数据组数。为验证该辨识方法的有效性,建立了相应的实验系统对其进行实验验证。实验结果表明,限定记忆递推最小二乘在线辨识方法能使Bouc-Wen模型也呈现频移和时变特性。以100 Hz的驱动电压为例,其最大绝对模拟误差从1.38μm降为0.51μm。因此,与传统的离线参数辨识方法相比,限定记忆递推最小二乘在线辨识方法能够有效地提高Bouc-Wen模型的模拟精度。

基于Bouc-Wen模型橡胶隔震支座的非线性特性识别

基于简化的Bouc-Wen迟滞模型来描述隔震支座非线性力学模型,为基础隔震结构在地震作用下的隔震支座提供合理的力学性能状态评估,提出判断隔震支座进入非线性阶段时域演化特征的小波系数能量比指标;并采用小波多分辨分析理论进行隔震支座的非线性特性及参数识别.数值算例表明,小波系数能量比可以很好地判断基础隔震结构在不同地震激励水平下的非线性状态,利用小波多分辨识别算法可以准确识别隔震结构隔震层的非线性特性及模型参数.

加载制度对具有Bouc-Wen模型特征的结构反应的影响

根据ISO和CUREE两种低周反复加载制度并采用Bouc-Wen恢复力模型计算得到不同参考位移时轻型木结构的力学性能参数,通过对结构极限强度、极限位移、刚度、耗能和强度及刚度退化的分析得到如下的一些结论：1）不同加载制度下得到的轻型木结构力学性能参数是不同的,在利用试验结果对轻型木结构房屋进行性能评价时应该考虑加载制度和参考位移的影响;2）采用ISO加载制度,参考位移为120mm时结构的极限强度和极限位移较参考位移为60mm时分别增加12%~13%和66%~68%;采用CUREE加载制度,参考位移为100mm时结构的极限强度和极限位移较参考位移为50mm时分别增加4%~6%和55%~58%;3）结构的割线刚度受参考位移的影响较小;4）参考位移对ISO加载制度下的结构耗能、强度及刚度退化影响较大,而对CUREE加载制度下的影响较小.

Bouc-Wen滞回模型的直接表示形式及其工程应用

Bouc-Wen模型广泛用于描述工程结构中的非线性滞回特性,然而该模型中的滞回恢复力与相对位移变形量的关系以微分形式给出,不能直接迭代滞回模型到系统运动控制方程,从而增加了解析法分析系统动力响应的难度。文中提出采用直接表示形式代替Bouc-Wen的微分模型,在弱非线性情况下,假定滞回恢复力可以表示为相对变形位移的指数形式,并进一步用泰勒展开的方法表示为简单的多项式形式。通过实例分析,验证多项式直接表示模型的可行性,其中二阶近似形式比一阶近似形式更为接近微分模型。将该直接表示模型应用于单自由度振动系统中,发现系统的动力响应和采用微分模型的响应基本吻合,其中具有软特性的系统响应尤为接近。

Bouc-Wen模型参数识别的非线性自适应遗传算法和试验验证

Bouc-Wen模型是一种可表征结构及构件在往复荷载作用下的刚度退化、强度退化等的一种多功能非线性光滑滞回模型,可广泛应用于各类结构滞回行为的描述。Bouc-Wen模型参数是决定结构构件滞回模型力学特征的关键,由于该模型参数众多且物理意义不明确,往往只能从滞回数据得到近似解。为适应该类模型参数高效识别的需求,该研究提出了一种非线性自适应遗传算法,并通过4片不同配筋和加载条件的RC剪力墙的低周反复加载试验对Bouc-Wen模型参数识别的效果进行了验证。模型参数识别得到的滞回曲线和算法效率与标准遗传算法识别的结果以及实验数据进行了对比,结果表明:所提出的方法显著提升了Bouc-Wen模型的识别精度与效率。该文所提出的方法可用来进行结构滞回模型的识别并用所识别的模型进行结构的非线性行为模拟。

四参数模型对被试作答异常现象的拟合与纠正

心理与教育测验中存在着被试作答异常现象(能力测验中的猜测现象和睡眠现象,人格测验中的非0下渐近线现象和非1上渐近线现象),会导致被试能力或人格特征的测量偏差。在能力测验中,研究者已提出了多种方法来纠正猜测现象和睡眠现象,这些方法往往需要调整或删除被试作答信息,而四参数模型不需要改变被试作答信息而能有效纠正被试能力高估或低估现象。在人格测验中存在着非0下渐近线和非1上渐近线现象,四参数模型能增强测验项目拟合性能,提高人格测验的准确性。

软钢阻尼器基于Bouc-Wen模型的参数识别研究

软钢阻尼器构造简单,在工程中得到越来越多应用。Bouc-Wen模型是一个能很好地描述其力学特性的力学模型。但Bouc-Wen模型因其微分形式的非线性表达式而使得参数辨识存在较大的困难,而且其参数物理意义不明确。为此对Bouc-Wen模型各参数的物理意义进行了阐述,为进一步的理论分析和工程应用提供参考。结合Bouc-Wen特性,提出了Bouc-Wen模型的参数识别过程。利用软钢阻尼器的静力和动力试验结果,采用文中所提方法对其进行了参数识别研究。通过仿真结果与试验结果比较,证明提出的参数识别方法可以取得较好的识别效果。另外通过静力试验和动力试验结果对比分析,软钢阻尼器在动荷载下屈服力和刚度有较大提高,但对其动力模型需做进一步的研究。