Dynamical Model Updating Based on Modal Tests with Changed Structure

A new approach to modifying the stiffness and mass matrices of finite element models is presented to improve the calculation precision.By measuring the mode frequencies and shapes of both of the original and the new structures with changed stiffness and mass,the stiffness and mass matrices of the finite element model can be updated through matrices calculation and solving algebra equations.Taking a multi-freedom model as an example,the relation between the number of the modes and the correction precision of stiffness and mass matrix elements is researched.The facility and precision of the method are totally confirmed especially when the modeling error is known limited to a definite local range.The feasibility of the approach is proven by an effective engineering application to the model updating of a wing piece used in flutter test.

Dynamic finite element model updating of prestressed concrete continuous box-girder bridge

The dynamic finite element model （FEM） of a prestressed concrete continuous box-girder bridge, called the Tongyang Canal Bridge, is built and updated based on the results of ambient vibration testing （AVT） using a real-coded accelerating genetic algorithm （RAGA）. The objective functions are defined based on natural frequency and modal assurance criterion （MAC） metrics to evaluate the updated FEM. Two objective functions are defined to fully account for the relative errors and standard deviations of the natural frequencies and MAC between the AVT results and the updated FEM predictions. The dynamically updated FEM of the bridge can better represent its structural dynamics and serve as a baseline in long-term health monitoring, condition assessment and damage identification over the service life of the bridge .

Model updating for real time dynamic substructures based on UKF algorithm

Combining the advantages of numerical simulation with experimental testing,real-time dynamic substructure(RTDS)testing provides a new experimental method for the investigation of engineered structures.However,not all unmodeled parts can be physically tested,as testing is often limited by the capacity of the test facility.Model updating is a good option to improve the modeling accuracy for numerical substructures in RTDS.In this study,a model updating method is introduced,which has great performance in describing this nonlinearity.In order to determine the optimal parameters in this model,an Unscented Kalman Filter(UKF)-based algorithm was applied to extract the knowledge contained in the sensors data.All the parameters that need to be identified are listed as the extended state variables,and the identification was achieved via the step-by-step state prediction and state update process.Effectiveness of the proposed method was verified through a group of experimental data,and results showed good agreement.Furthermore,the proposed method was compared with the Extended Kalman Filter(EKF)-based method,and better accuracy was easily found.The proposed parameter identification method has great applicability for structural objects with nonlinear behaviors and could be extended to research in other engineering fields.

PRINCIPAL COMPONENT DECOMPOSITION BASED FINITE ELEMENT MODEL UPDATING FOR STRAIN-RATE-DEPENDENCE NONLINEAR DYNAMIC PROBLEMS

Thin wail component is utilized to absorb impact energy of a structure. However, the dynamic behavior of such thin-walled structure is highly non-linear with material, geometry and boundary non-linearity. A model updating and validation procedure is proposed to build accurate finite element model of a frame structure with a non-linear thin-walled component for dynamic analysis. Design of experiments （DOE） and principal component decomposition （PCD） approach are applied to extract dynamic feature from nonlinear impact response for correlation of impact test result and FE model of the non-linear structure. A strain-rate-dependent non-linear model updating method is then developed to build accurate FE model of the structure. Computer simulation and a real frame structure with a highly non-linear thin-walled component are employed to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.

Research on dynamic updating of three dimensional geological modeling based on the OO-Solid model

The dynamic updating of the model included: the change of space border,addi- tion and reduction of spatial component (disappearing,dividing and merging),the change of the topological relationship and synchronous dynamic updating of database.Firstly, arming at the deficiency of OO-Solid model in the aspect of dynamic updating,modeling primitives of OO-Solid model were modified.And then the algorithms of dynamic updating of 3D geological model with the node data,line data or surface data change were dis- cussed.The core algorithms was done by establishing space index,following the way of facing the object from bottom to top,namely the dynamic updating from the node to arc, and then to polygon,then to the face of the component and finally to the geological object. The research has important theoretical and practical values in the field of three dimen- sional geological modeling and is significant in the field of mineral resources.

EMMD-Prony approach for dynamic validation of simulation models

Model validation and updating is critical to model credibility growth. In order to assess model credibility quantitatively and locate model error precisely, a new dynamic validation method based on extremum field mean mode decomposition（EMMD） and the Prony method is proposed in this paper. Firstly, complex dynamic responses from models and real systems are processed into stationary components by EMMD. These components always have definite physical meanings which can be the evidence about rough model error location. Secondly, the Prony method is applied to identify the features of each EMMD component. Amplitude similarity, frequency similarity, damping similarity and phase similarity are defined to describe the similarity of dynamic responses.Then quantitative validation metrics are obtained based on the improved entropy weight and energy proportion. Precise model error location is realized based on the physical meanings of these features. The application of this method in aircraft controller design provides evidence about its feasibility and usability.

摊铺机熨平装置的动力学建模与仿真分析

为了优化摊铺机熨平装置的设计参数,提供更好的施工操作策略,对摊铺机熨平装置进行了建模、仿真和实验。详述了摊铺厚度调整时仰角α变化的过程,对摊铺机熨平装置进行了受力分析,以仰角α为参数建立熨平装置的动力学模型。利用MATLAB搭建Simulink框图,对动力学模型进行仿真,分析了熨平装置底板宽度、牵引点O与底板的垂直距离、重力G绕牵引点O的力臂大小对摊铺性能的影响。仿真与实验结果表明:所建立的动力学模型能够正确反映熨平装置的工作原理,增大熨平装置底板宽度可以提高找平系统的灵敏度,利用手动调节机构调整初始工作仰角可以有效规避负仰角出现而又不失灵敏性,输料、分料和行走系统要协同工作、相互匹配,保持料位高度恒定才能提高摊铺路面的平整度。

融合风貌特征的上海城市框架模型生产更新方法

城市三维(3D)模型的快速构建和及时更新是实景3D中国建设的重点之一。本文针对上海历史风貌建筑与地标性异形建筑较多的特点进行深入分析,结合城市风貌特征和使用效能,提出了一种融合简易模型和去纹理精细模型的上海城市框架模型构建方法,阐述了其概念、构建规则和生产方法,解决了传统简易模型难以表现城市特征而导致应用场景受限的问题。在此基础上提出了基于二维(2D)建筑底面和3D精细模型生产更新的城市框架模型动态更新方法,并通过试验对所提出方法进行了验证。目前该方法已应用于上海城市“一张图”数据生产更新中,服务于市国土空间信息平台、城市运行管理等场景,证明了方法的有效性。

基于工作面地质模型自适应开采的碰撞检测方法研究

由于综采工作面生产过程中粉尘、水雾导致摄像头视频模糊,通过视频无法常态化实现采煤机和液压支架碰撞检测,使得智能开采技术的实用性受限,文章提出了基于综采工作面高精度地质模型自适应开采的采煤机和液压支架碰撞检测方法。基于综采工作面高精度地质模型的自适应开采系统下发采煤机规划采高数据,结合采煤机的采高传感器数据和液压支架的高度传感器数据,实时对采煤机滚筒和液压支架进行碰撞检测预警,触发预警后采煤机牵引停止,同时自适应开采系统弹出触发碰撞检测支架的视频窗口,待人工处理消警后采煤机继续自适应割煤。结果表明,该方法将综采工作面采煤机和液压支架的相对坐标与地质模型的绝对坐标建立关联,实现基于综采工作面液压支架高度传感器数据和规划的截割数据两种方式的预警,大大提高了综采工作面采煤机和液压支架碰撞检测预警的准确性。

大跨径石拱桥动力特性分析与有限元模型修正

【目的】研究云南省开远市长虹桥动力性能及得到较为准确的有限元分析模型。【方法】通过环境激励法对长虹桥进行动力特性测试,并分析该桥实测模态参数;根据实测模态参数结果,对有限元模型中的弹性模量、泊松比等参数进行修正;基于理论与实测的模态分析结果,得出长虹桥较为准确的有限元分析模型。【结果】结果表明:石拱桥的跨中、L/4、3L/4、L/8和7L/8处的振动变形较大,在运营监控和检测时,应该在这5个位置布置测点,以便进行实时监测;在环境激励下,该桥没有产生侧向弯曲振动和竖向弯曲振动强度相当的扭转振动,说明结构具有良好的抗扭刚度;各阶阻尼比均在合理范围内。利用模态参数修正后的频率相关性从55.2%降至最低0.6%,数值计算结果与试验结果基本一致,参数依然具有物理意义,修正后的有限元模型能够较为准确地反映结构低阶动力特性。相关性最大为-2.4%,最小为0.6%,满足相关性在±5%以内,可作为桥梁后续检测工作的理论模型。【结论】长虹桥动力性能良好,修正后的有限元模型贴合实际桥梁。

用于训练神经网络的自适应梯度下降优化算法

由于神经网络规模的扩大,模型训练变得越来越困难.为应对这一问题,提出了一种新的自适应优化算法——Adaboundinject.选取Adam的改进算法Adabound算法,引入动态学习率边界,实现了自适应算法向随机梯度下降(SGD)的平稳过渡.为了避免最小值的超调,减少在最小值附近的振荡,在Adabound的二阶矩中加入一阶矩,利用短期参数更新作为权重,以控制参数更新.为了验证算法性能,在凸环境下,通过理论证明了Adaboundinject具有收敛性.在非凸环境下,进行了多组实验,采用了不同的神经网络模型,通过与其他自适应算法对比,验证了该算法相比其他优化算法具有更好的性能.实验结果表明,Adaboundinject算法在深度学习优化领域具有重要的应用价值,能够有效提高模型训练的效率和精度.

基于响应面法与遗传算法的梁式桥有限元模型更新

为了使自主开发的智能健康监测平台产生的海量监测数据利益最大化,在平台中添加结构分析模块,扩大平台的应用范围。针对有限元模型分析的准确性与可靠性,提出一种将响应面法和遗传算法相结合的有限元模型更新方法。首先,根据设计资料建立结构理论有限元模型并确定结构更新参数;其次,采用中心复合试验设计方法获取样本点并计算结构响应;接着,基于逐步回归分析进行显著性检验并利用最小二乘法拟合得到更新参数与特征响应之间的响应面函数关系;最后,联合结构静动力响应构造目标函数,利用遗传算法对其进行迭代优化求解,并将最优解代入理论有限元模型中,从而实现结构有限元模型更新。以简支梁为例,选择以弹性模量和截面惯性矩为更新参数,以频率和位移为结构响应,结合动静载试验结果,对其进行有限元模型更新,验证所提方法的有效性。结果表明:模型更新后的有限元模型计算分析结果与实测值的相对误差大幅度降低,且计算值更加接近于实测值。基于响应面法与遗传算法的有限元模型更新方法可以为智能健康监测平台提供更加准确的有限元模型,对损伤识别和预警评估等模块提供了便利。

新型无井道双立柱电梯纵向振动特性分析

针对传统的曳引式电梯占用空间大、土建要求高、对一楼用户遮挡光线多、费用高等缺点,提出一种新型无井道双立柱电梯结构。为确保该新型电梯运行的安全性及舒适性,考虑双立柱的刚度及曳引绳刚度具有时变特性,建立该电梯的纵向振动模型。根据牛顿第二定律,建立多自由度运动微分方程。求解微分方程组得出系统的固有频率和谐波响应,探讨了该电梯在不同承载质量、轿厢处于不同位置时各阶固有频率的变化规律及振动响应幅值随激振频率的变化规律。研究结果表明,该模型能很好地预测电梯在谐波激励下的动力学特性,为电梯的动态特性优化、减振降噪、故障诊断等提供了依据。

基于联邦分层优化学习的设备故障诊断方法

随着工业物联网的快速发展,联邦学习能够实现数据隐私下的多工厂联合设备故障诊断,然而不同工厂工况、计算资源、数据质量等异构性较大,导致传统联邦学习故障诊断的训练效率与准确率不高。针对上述问题,提出基于联邦分层优化学习的设备故障诊断方法。建立设备故障诊断分层架构进行层局部聚合缓解异构问题;提出本地个性更新选择算法减少模型偏移,提升联合诊断准确率;提出基于迭代阈值的局部聚合模型,通过动态迭代与局部聚合完成中心模型聚合。经实验分析验证,该方法显著提高了联合故障诊断的训练效率与准确率,具有良好的鲁棒性,满足多工厂高效设备故障诊断的工业需求。

基于有限元的电梯承重梁焊接头稳定性研究

为研究电梯承重梁焊接头在最大加速提升时的稳定性,该文通过分析电梯模型,对电梯系统进行受力分析,依此建立电梯运行时动态力学模型,根据电梯系统实际运行工况,建立电梯承重梁焊接头动力学模型,分析焊接头在最大加速度时的力学特性。其次利用ABAQUS有限元分析工具的Explicit求解器对电梯承重梁实际运行参数进行模拟分析,分析结果为,承重梁焊接头区域出现较大应力集中区,且该区域的应力大于其他部位,承重梁焊接头接触支点部位受力大于背面,应力集中由焊接头向承重梁两端逐渐减小,应力最大值出现在焊接头区域,由计算可知焊接头部位是整个承重梁在运行过程中受载最大的部位,因此,承重梁焊接头稳定性是保证电梯系统正常运行的关键因素,为电梯承重梁焊接安装工艺提供依据。

数据驱动的电力系统动态安全评估研究综述

大规模新能源和柔性负荷的接入使得电网运行方式不确定性增加,电网运行状态频繁接近稳定极限,各类动态安全风险突出。作为一种高效评估方法,数据驱动的动态安全评估(dynamic security assessment,DSA)能够直接获取输入特征与动态安全输出间的映射关系,快速发现各类动态安全风险,是提高电网安全防御水平的重要手段。随着电力大数据和人工智能技术的发展,各类先进的机器学习方法被广泛探索并应用于电力系统DSA。按照数据驱动的DSA流程,从特征选择、模型训练、模型更新、在线评估等四方面综述了现有研究进展,并总结了数据驱动的DSA面临的五大挑战。

多场景卫星通信信道动态建模与仿真实现

面向智慧海洋、智慧农业等垂直行业场景的广覆盖无线接入需求,低轨卫星通信因其可靠的连接性、更宽广的覆盖能力以及超大带宽连接的巨大潜力而成为了下一代移动通信技术的重要组成部分.目前,针对低轨卫星通信的系统性信道建模流程与仿真方法仍相对匮乏,对于低轨卫星信道的高动态特性仍缺乏有效的建模方法,且大多模型仅能支持单场景通信环境.基于此,本文提出了一种模块化、高动态的多场景卫星通信信道建模机制,并据此设计实现了一套动态卫星信道建模仿真系统.该系统实现了流程化的建模思路,并引入了基于卫星信道高动态特性的动态参数更新方法.所设计的卫星通信信道建模与仿真机制能够生成卫星通信的信道大、小尺度参数与信道冲激响应,且对不同场景具有较好的适用性.

加入动态搜索模型的蚁群算法及其应用

用传统蚁群算法求解复杂条件下的路径规划问题时易出现局部最优、收敛速度慢等问题。提出利用栅格法建立地图模型,加入动态搜索模型对蚁群算法进行优化,包括根据不同的初始、终止位置对路径选择进行限制;对死锁法要删除的栅格进行优化;在信息素浓度更新过程中,设置动态阀值,对要增加信息素浓度但长度低于阀值的路径进行“惩罚”,设置信息素浓度下限。通过对路径规划与TSP问题等实例的仿真,改进蚁群算法在避免局部最优、加快收敛速度方面均优于对比算法,验证了改进算法在提高收敛效率、缩短计算时间等方面具有优越性。

东周窑井田多尺度三维地质建模

构建了东周窑井田地质信息库;利用DepthInsight三维建模软件将东周窑井田作为研究对象,采用断层交切处理、“小层建模”、三角网格剖分、截断网格剖分等技术构建了东周窑井田多尺度三维地质模型。井田尺度模型以三维的形式概括性展示井田内的构造,并在此基础上采用克里金算法进行插值计算,预测出山4#、5#煤层中火成岩的分布;地震勘探区尺度模型揭示了此区域煤层形态以及构造特征,在此模型的基础上对8402、8403等8个规划工作面进行模拟,实现了地下构造可视化;工作面尺度模型是精度最高的模型,以8100工作面为例探索了工作面高精度三维地质建模及动态更新的方法。

基于区域多井数据优选与模型预训练的深部地质钻探过程钻速动态预测方法

深部地质钻探过程钻速精准预测有助于提升钻探效率、降低钻探成本,可为安全高效的深部地质钻探施工提供关键技术支撑。本文提出了一种基于区域多井数据优选与模型预训练的深部地质钻探过程钻速动态预测方法。首先,选取岩性识别软件、钻进过程智能监控云平台、地质云系统等作为数据源,在此基础上设计深部地质钻探数据仓库。其次,运用区域多井数据优选技术在数据仓库中选择与目标井较匹配的数据,并开展钻速模型预训练。最后,结合深部地质钻探过程实钻数据,引入小波滤波、超限学习机、增量学习等技术,实现钻速预测模型动态更新。实验对比结果验证了所提方法具有很强的钻速预测性能与泛化能力。