基于变尺度法的进给系统结构参数辨识方法研究

机床进给系统结构参数对系统动力学建模与振动控制有着重要的影响,准确有效地识别出系统的结构参数具有重要意义。进给工作台的临界爬行速度含有丰富的特征信息,本文提出了基于工作台临界爬行速度和结构参数的函数关系,采用BFGS变尺度法优化法来识别结构参数的新方法。推导出了工作台临界爬行速度和进给系统结构参数的函数关系,建立了关于进给系统结构参数的误差函数。通过对直联式进给系统的数值仿真,验证了所提方法的可行性及准确性。结合某重型数控车床的横向进给系统,利用Renishaw测试系统得到了工作台的临界爬行速度数据,成功实现了对该进给系统结构参数的辨识,证明了所提方法简单易行,具有较高的精度。为进给系统结构参数辨识和优化提供了理论和实验参考。

结构模态参数辨识的时频分析方法

本文应用线性和二次时频变换方法 ,包括 :线性时频分析方法短时傅立叶变换和二次时频表示魏格纳—维尔分布 ,进行了时变结构模态参数的辨识。通过对刚度突变的单自由度系统时变参数辨识的仿真 ,论述了两种时频辨识方法的特点。仿真结果表明时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具 。

Spark云计算平台下的结构物理参数辨识

结构物理参数辨识是结构损伤识别的一个关键问题。针对结构物理参数辨识精度不高、海量数据处理计算效率低下和在单机环境下运算资源不足的问题,提出一种云平台下改进并行化多粒子群协同优化算法(IPMPSCO)的结构物理参数辨识方法。在云计算平台下,引入Apache Spark云计算平台的弹性分布式数据集RDD,对传统多粒子群协同优化算法(MPSCO)的结构物理参数辨识进行分布式并行化改进。为了验证所提方法的准确性和处理海量数据的能力,在8节点的云计算集群上对一个30层框架数值试验和一个7层钢框架试验进行结构物理参数辨识。结果表明,所提方法具有良好的精度和稳定性,在执行效率上优于单机,且具有较好的并行能力。

应用改进模拟退火算法实现关节臂式坐标测量机的参数辨识

结构参数误差是影响关节臂式坐标测量机精度的主要因素之一,精确辨识其结构参数可以有效地提高测量机的精度。本文基于Denavit-Hartenberg模型建立了六自由度关节臂式坐标测量机坐标变换方程,分析了基于锥孔的参数辨识原理,提出了一种改进的模拟退火算法用于测量机的结构参数辨识。该算法在接近最优解时将减小搜索范围以提高搜索效率和求解精度,并保留中间过程的最优解。以单点重复精度为目标函数,利用改进的模拟退火算法对研制的六自由度关节臂式坐标测量机的结构参数进行辨识。实验结果表明,经过参数辨识后,测量机的单点重复精度提高了7.87倍,长度测量精度提高了5.59倍。

大型风电机组塔筒动态载荷识别研究与验证

针对某实例大型风电机组搭建动力学仿真模型,开展18种工况,104组仿真计算。并进行机组气动特性和动力学特性的敏感度分析,从载荷及运行状态变化趋势给出塔筒受载与机组气动特性、动力学特性的相关性。依据机组气动特性、动力学特性构建塔筒动态载荷识别模型,将构建好的模型嵌入试验风电机组,进行真机实验验证。研究表明,动态辨识载荷与仿真结果吻合度较高,其平均值的总体偏差约5%。同时,通过样机测试进行验证,测试结果表明动态识别载荷与实测结果平均值总体偏差应在10%以内,具有较高吻合度。构建的动载荷模型识别结果较为稳定,该方法能为风电机组塔筒的应用提供支撑,可为机组的安全监控提供便捷的方法。

基于Bayes估计的有限元模型修正

讨论了基于Bayes方法来修正有限元动力模型问题 ,给出了利用Bayes方法估计参数的公式 .根据Bayes估计结果 ,应用矩阵逆特征值理论 ,提出了有限元模型修正方法 .最后用一个数值试验说明了该方法的有效性 .