基于动态响应灵敏度同步反演结构物理参数与输入的算法

提出一种基于动态响应灵敏度概念,仅利用结构少数测点上的动态响应同步反演结构物理参数和输入的方法。首先,将结构的输入力进行正交多项式分解,推导了结构动态响应对输入力的正交系数和结构物理参数的灵敏度计算公式;然后,构造结构参数与输入同步反演的识别方程,并采用阻尼最小二乘法求解方程,同时识别结构物理参数变化与输入力时程;最后,分别利用一个五层平面框架结构和一个九榀三维刚架结构验证了方法的有效性。研究结果表明,该方法可以克服测量噪声和初始模型误差的影响,同步精确地识别结构的输入力和局部损伤引起的结构物理参数变化。

结构物理参数时域识别的振动台试验研究

在输入未知条件下,为了识别非线性参数系统,并消除噪声异常点的影响,引入修正Levenberg-Marquardt法和矩形窗法,建立SVD-mLM法,改进了复合反演算法。为了验证改进算法,设计一个五层单跨钢框架模型进行振动台试验,测试获得含有真实噪声的动力响应,采用改进的复合反演算法,研究了结构物理参数时域识别和输入反演问题。振动台试验研究表明结构物理参数识别和输入反演结果是可信的,验证了SVD-mLM法、矩形窗法和改进的复合反演算法在识别结构物理参数和反演输入时的可行性和有效性。

基于MATLAB数理统计分析南疆巴旦木结构物理参数

基于MATLAB软件与数理统计原理来对南疆巴旦木结构外形及表观尺寸进行深入分析研究:首先对南疆巴旦木结构外形进行定义,并对其结构物理特性进行深入研究,寻找其核长、核宽、核厚三者间的关系;南疆巴旦木可近似为一关于横、竖、纵三椭圆截面对称的扁壳体,为以后巴旦木破壳力学研究和破壳机械的设计奠定基础。

水泥输送泵车结构物理参数对系统动态特性的影响研究

针对混凝土泵车臂架系统振动过大的问题,使用ADAMS软件建立了泵车臂架系统的动力学仿真分析模型。臂架系统振动性能的好坏,在系统的结构参数中,各个组成构件的刚度和质量至关重要。因此本文使用ADAMS软件具体研究各节臂的刚度和质量对臂架系统末端点位移振动特性的影响情况,为进一步进行动态优化研究提供参考。

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。

基于贝叶斯理论嵌套抽样的结构物理参数识别研究

基于贝叶斯估计的结构物理参数识别中,传统马尔可夫蒙特卡洛抽样(MCMC)在解决高维密度函数问题时往往存在抽样效率低、不收敛等问题。采用嵌套抽样方法代替传统的马尔可夫蒙特卡洛抽样,解决了结构物理参数识别中高维后验联合概率密度函数问题。首先从结构加速度时程响应时程出发,建立了后验联合概率密度函数,然后重新定义了结构参数先验分布与似然函数,实现了基于嵌套抽样的结构物理参数识别。采用该方法分别对10层剪切结构数值模型与3层RC框架结构振动台试验模型进行识别,得到了结构刚度及阻尼比等参数,并与试验现象进行了对比。结果表明,该方法可以解决贝叶斯公式高维后验联合概率密度函数问题,且能高效识别结构物理参数,同时也验证了该方法在真实结构物理参数识别与结构损伤识别中的适用性与可靠性。

基于经验遗传-单纯形算法和结构模态参数识别结构物理参数的方法

对于复杂的大自由度系统的反演分析,遗传算法每步计算中包含大量的正演分析,成为限制遗传算法应用的运行速度的瓶颈。减少反演分析中的正演计算次数,是扩大遗传算法适用范围的有效途径。经验遗传-单纯形算法正是解决这一问题的一种有效方法。本文将这一方法应用于不完全模态参数已知条件下的结构物理参数识别研究。结果表明:本文建议的方法有精度和搜索效率高、对初值选取依赖性不强、可以反映"残缺"的高阶模态信息等优点。

基于改进SCAM算法的结构物理参数识别贝叶斯方法

针对贝叶斯估计中逐分量自适应Metropolis(single component adaptive Metropolis,SCAM)算法易生成重复性样本,导致抽样效率低、结果误差大等问题,重新定义了提议分布方差的表达式,提出了改进的SCAM算法,使得抽样样本序列构成的马尔可夫链相对稳定。进而将贝叶斯理论与改进的SCAM算法相结合,求解结构物理参数的后验边缘概率分布、最优估计值以识别和估计结构损伤,通过理论分析和结构数值模拟算例验证了改进的SCAM算法的有效性。结果表明,改进的SCAM算法既提高了抽样效率,又提高了计算结果准确性,可应用于物理参数识别及损伤识别与评估等工作。

基于经验遗传-单纯形算法和结构物理响应识别结构物理参数的方法

对于复杂的大自由度系统的反演分析,遗传算法每步计算中包含大量的正演分析,成为限制遗传算法运行速度的瓶颈.减少反演分析中的正演计算次数,是扩大遗传算法适用范围的有效途径.经验遗传-单纯形算法正是解决这一问题的有效方法.将该方法应用于时间域实测结构部分的物理响应来识别结构物理参数.结果表明,该方法精度高、搜索效率高、抗噪能力强、对不完全信息情况有很好的适应性.

基于测量数据不确定性的结构参数识别

基于模糊理论提出了考虑测量数据不确定性的结构物理参数识别方法。首先,对不确定性参数的有限个离散测量数据进行初步筛选,利用数据拟合方法建立隶属度函数;其次,通过截集法对不确定性参数进行区间分析,得到不确定性参数的区间估计;最后,利用矩阵特征值反问题方法识别结构的刚度矩阵。算例分析表明,该方法在考虑测试数据不确定性的基础上能较好地识别结构刚度,并给出结构刚度区间,使得分析结果更符合实际工程情况。