结构动力模型修正方法研究进展

叙述了结构动力模型修正方法的一般原理及与其密切相关的模型缩聚和模态扩展方法, 并且挑选其中具有代表性的文献, 介绍和比较了3种主要的修正方法, 即传统的动力模型修 正方法, 包括矩阵型修正方法和参数型修正方法, 和最近兴起的基于神经网络的模型修正方 法, 重点分析了这些方法的优点和不足之处, 力图能使读者对于这一研究领域的发展有一个 脉络清晰的了解. 最后, 就目前研究中尚未解决的问题作了一些探讨.     

有限元模型修正研究进展:从线性到非线性

有限元分析在实际工程中得到了广泛应用.然而有限元模型由于受到网格划分、边界条件和材料物理参数不确定性等的影响,与真实结构有差异. 因此须通过试验数据加以修正,使其尽可能接近实际结构,以保证之后的结构动力模拟分析和监测等具有实际意义. 经过多年发展,有限元模型修正技术已经能够成功应用于一些实际工程,但现代工程技术的进步对有限元模型修正提出了更高要求,修正后的有限元模型不仅要有较高的精确度,还需要为后续应用给出具有指导意义的置信度.而现有的有限元模型修正、确认方法多基于结构线性的假设,而未能考虑实际结构中广泛存在的非线性.因此本文以土木工程结构模型修正的一些研究成果为例,通过对传统有限元模型修正的发展历程进行全面回顾;总结评述传统有限元修正技术的主要方法,以及包括有限元模型确认在内的最新研究进展;重点探讨有限元模型修正技术向非线性发展的技术路线和目前主要研究成果,展望其未来发展方向, 并提出值得研究的问题.      

利用频响函数对阻尼结构进行模型修正的方法

基于频响函数和模型缩聚技术提出了一个动力结构模型修正方法。与传统频响函数法相比,由于引入了阻尼刚度比,减少了修正参数,提高了计算效率。并且针对传统频响函数法测试维数过高的缺点,引入模型缩聚技术,降低了模型测量维数的要求。数值算例证明了本方法的有效性与可行性。本方法可以对有阻尼的模型进行修正,克服了模态修正法的缺点;利用模型缩聚减小了测试点的数目,引进单元阻尼刚度比。与传统的频响函数修正法相比,减少了修正未知数,提高计算效率,并且修正结果也较准确。     

基于结构代理模型与二级优化策略的航天结构模型修正研究Updating finite element dynamic models of aerospace structures based on the surrogate model and 2-level optimization strategy

随着我国航天事业的不断发展，航天结构形式越来越复杂，有限元结构模型往往存在各种假设和简化，因此与实际结构往往存在一定的误差，特别是部件的连接、边界条件的不确定以及材料性能（尤其是复合材料）与工艺的不确定性，都会对有限元模型的分析精度产生较大影响。本文基于初始有限元模型，通过试验设计构造结构代理模型，然后采用遗传优化算法与梯度优化算法的二级优化策略进行模型修正。另一方面，在每次模型修正迭代分析之前，自动进行置信值MAC（Modal Assurance Criterion）分析，使有限元分析模型与实验结果进行匹配，提高模型修正的正确性。分析表明该修正方法具有较高的分析精度，也能对结构参数进行识别。     

多工况下杆系结构拓扑型优化设计

 给出了一种用于杆系结构的拓扑型结构综合算法. 该算法由拓扑 级和形状级两部分组成，并用修正Goldfarb法进行求解. 本文提出的 修正Goldfarb法是根据杆系结构特点吸取文[1]的松弛方法在共轭梯度 法基础上给出的，通过对结构优化算例的计算，说明该方法效果较好.     

结构动力模型修正技术的发展

在计算机技术飞速发展之前，为了了解航天器在极端载荷情况 下的力学行为，通常采用足尺结构星试验的办法.结构星试验方法用于 结构的分析和力学行为预测，存在着耗资较大和周期较长的不足.随着 数值分析技术的发展，用有限元分析结合模型修正技术代替大型试验 已经成为可能.本文评述了自上个世纪70年代末期以来结构动力模型修 正技术的发展，包括早期直接对总体矩阵的修正技术，还有从90年代 初期发展起来的对矩阵元素或设计参数进行修正的技术.总结了元素型 修正方法中的迭代法、优化法以及摄动法，其中包括考虑了试验误差 的统计算法和大型复杂结构修正的遗传算法.介绍了模型修正技术中的 自由度匹配技术、灵敏度分析技术和对模型修正方法的有效性进行检 验的一些经验标准，归纳了目前模型修正技术还需要解决的一些关键 技术问题.     

有限元模型修正研究进展:从线性到非线性

有限元分析在实际工程中得到了广泛应用.然而有限元模型由于受到网格划分、边界条件和材料物理参数不确定性等的影响,与真实结构有差异.因此须通过试验数据加以修正,使其尽可能接近实际结构,以保证之后的结构动力模拟分析和监测等具有实际意义.经过多年发展,有限元模型修正技术已经能够成功应用于一些实际工程,但现代工程技术的进步对有限元模型修正提出了更高要求,修正后的有限元模型不仅要有较高的精确度,还需要为后续应用给出具有指导意义的置信度.而现有的有限元模型修正、确认方法多基于结构线性的假设,而未能考虑实际结构中广泛存在的非线性.因此本文以土木工程结构模型修正的一些研究成果为例,通过对传统有限元模型修正的发展历程进行全面回顾;总结评述传统有限元修正技术的主要方法,以及包括有限元模型确认在内的最新研究进展;重点探讨有限元模型修正技术向非线性发展的技术路线和目前主要研究成果,展望其未来发展方向,并提出值得研究的问题.     

Recent progress on finite element model updating: From linearity to nonlinearity

有限元分析在实际工程中得到了广泛应用.然而有限元模型由于受到网格划分、边界条件和材料物理参数不确定性等的影响,与真实结构有差异. 因此须通过试验数据加以修正,使其尽可能接近实际结构,以保证之后的结构动力模拟分析和监测等具有实际意义. 经过多年发展,有限元模型修正技术已经能够成功应用于一些实际工程,但现代工程技术的进步对有限元模型修正提出了更高要求,修正后的有限元模型不仅要有较高的精确度,还需要为后续应用给出具有指导意义的置信度.而现有的有限元模型修正、确认方法多基于结构线性的假设,而未能考虑实际结构中广泛存在的非线性.因此本文以土木工程结构模型修正的一些研究成果为例,通过对传统有限元模型修正的发展历程进行全面回顾;总结评述传统有限元修正技术的主要方法,以及包括有限元模型确认在内的最新研究进展;重点探讨有限元模型修正技术向非线性发展的技术路线和目前主要研究成果,展望其未来发展方向, 并提出值得研究的问题.     

基于二阶摄动法求解区间参数结构动力响应

在处理区间参数结构动力响应问题时,现有的分析方法大多局限于一阶区间分析方法. 如果参数的不确定量稍大,采用一阶区间分析方法对结构动力响应范围进行估计可能会失效,所以需要考虑二阶区间分析方法.但是采用基于区间运算的二阶区间分析方法得到的结果将会对动力响应范围过分高估. 为了克服以上缺点,首先基于二阶摄动法得到结构动力响应广义函数. 然后通过求解此动力响应函数的最大和最小值,将结构动力响应区间的问题转化为序列低维箱型约束下的二次规划问题. 最后采用DC 算法(di erence of convex functionsalgorithm) 对这些箱型约束下的二次规划问题进行求解. 这样可以在不引入过多计算量的情况下,避免了对动力响应范围的过分估计. 通过数值算例,将该方法和其他区间分析方法进行比较,验证了该方法的有效性与精确性.     

BP神经网络及其在结构动力分析中的应用研究

回顾了ＢＰ神经网络在结构分析中的应用和发展过程，针对ＢＰ网络在实际应用时存在的收敛速度慢以及所需训练样本多等主要问题，提出了相应的网络快速学习算法以及训练样本正交化处理方法。同时，对网络结构设计、训练样本规范化处理、网络映射结果精度的自适应修正等具体技术问题也进行了详细讨论，并提出了相应的解决方法。文中最后给出了二个工程应用实例，结果表明：ＢＰ网络在结构动力分析中不失为一种崭新的有效方法。     

结构健康监测中的损伤检测技术研究进展

对结构健康监测研究中的结构损伤检测方法及其特点进行了介绍.从基于结构模态 分析的方法和基于结构动态试验信号处理的方法两方面,阐述了结构健康监测中的损伤检测 方法及其最新研究进展.基于结构模态分析的结构损伤检测方法是针对整个结构的检测,使 用的模态都限于低阶模态范围内,所检测的结构应容易建立有限元模型,便于进行响应预测. 基于结构动态试验信号处理的损伤检测方法通常是针对结构局部构件的损伤检测,不需要对 结构进行有限元建模,而直接从测试的动态响应信号中提取表征结构损伤的特征参数. 文中提出了对比性损伤检测方法和非对比性损伤检测方法的概念,并 对结构损伤检测中常用的信 息传感与处理技术进行了论述,指出了结构损伤检测研究中应该考虑的传感器布置问题.提 出了将损伤信息的主动检测与被动检测相结合进行损伤程度判断和剩余寿命估计等问题是 有待进一步深入研究的课题.     

模态分析与动态子结构方法新进展

综述在模态分析与动态子结构 方法研究的一些最新进展.首先回顾经典的位移展开定理和模态叠加原理.为了加速 经典方法的收敛速度、提高计算效率, 进一步介绍两个新的结构位移展开定理(采用 固定界面模态的位移展开新定理, 给出采用低阶固定界面模态的高精度位移展开式; 采用混合模态的位移展开新定理, 给出采用低阶混合模态表示的高精度位移展开式) 和相应的动力学新解法.相应上述3个位移展开定理, 介绍采用解析推导的方法构造 出3类 动态精确子结构方法, 各种子结构模态综合法实质上都是它们的某种近似与变化形式, 从而 形成系统的动态子结构分析技术.上述介绍的模态分析与动态子结构方法新进展与经典模态分析技术一起形成 结构动力学分析技术的系统理论.     

基于贝叶斯方法的模态参数识别的不确定度分析

振动模态分析和模态参数识别是动态测试的一个重要研究方向。模态参数在模型的修正、响应的预测、系统的健康检测及控制等方面有着重要的作用。但动态测试的不确定度分析,尤其是模态参数的不确定度的研究还十分缺乏。本文主要基于贝叶斯方法,通过傅立叶变换(FFT)建立时域数据和频域数据之间的对应关系。根据共振频带内的多个模态的响应数据得到相对应的模态参数,优化得到模态参数的最佳估计值,评定模态参数识别的不确定度。在固支梁的模态实验中,加速度传感器采集环境激励中的振动数据,运用贝叶斯法进行处理得到模态参数的最佳估计值。在此基础上,通过模态参数的最佳估计值,以及仪器的检定报告数据,结合合成不确度分析方法,系统分析了模态参数识别的不确定度。     

惯性平台台体结构实验模态参数识别及灵敏度分析

惯性平台台体的动态特性直接决定着惯性仪表的工作精度和可靠性，模态分析是研究机械系统动态特性的主要方法之一。在概述了实验模态分析理论的基础上，建立了某型号平台台体结构的实验模型，对其进行了实验模态分析。通过对实验结果与有限元计算结果比较，验证了有限元结果较为准确；同时针对结构存在的问题，通过灵敏度分析对结构的动力修改提出了改进意见。     

航天器与运载火箭耦合分析相关技术研究进展

本文以载荷分析为主要内容, 概述航天飞行器结构动力学研究的一些进展. 首先介绍航箭(航天器/运载火箭简称为航箭) 耦合系统载荷分析基本思想. 然后介绍以下3 个方面的载荷分析方法: (1) 采用基础激励理论初始载荷分析的近似方法; (2) 考虑航箭耦合影响的航天器/运载耦合系统分支模态综合法. 导出采用约束模态质量界面加速度的航天器载荷计算方法; 当仅考虑静定约束特殊情况时, 退化的方程与Chen 采用有限元法导出的方程相同. 给出新航天器载荷瞬态分析技术, 即一个以前的航天器/运载耦合系统载荷结果可以用来获得相同运载火箭发射一个新航天器结构的必要的载荷信息. (3) 考虑航箭耦合影响的航天器/运载耦合系统模态综合法. 包括: 固定界面模态综合法, 以及航天器/运载耦合的界面综合动态响应计算新方法. 最后, 介绍验证载荷分析技术. 简要讨论验证技术的重要性, 提出了采用试验与理论相结合的结构动态试验仿真技术,该方法包括了一套修正数学模型的新技术, 称之为子结构试验建模综合技术. 该方法已应用于复杂的结构建模. 在进行CZ-2E 运载火箭实尺模态试验之前, 用建议的模态试验仿真技术给出CZ-2E 模态参数的预示结果, 并与随后获得的实际模态试验结果相比, 两个结果彼此之间高度一致. 这个结果证明了模态试验仿真技术已成功地预示了CZ-2E 运载火箭的模态参数, 验证了建议的模态试验仿真技术的可靠性. 讨论了振动台振动试验仿真技术. 介绍了振动台振动试验仿真的几个关键技术. 包括: 有限元模型修正技术, 40 t 振动台系统台面控制仿真方法和D 卫星振动台振动试验仿真.     

Damage detection in structures using modified back-propagation neural networks

A nonparametric structural damage detection methodology based on neural networks method is presented for health monitoring of structure-unknown systems. In this approach appropriate neural networks are trained by use of the modal test data from a ‘healthy’ structure. The trained networks which are subsequently fed with vibration measurements from the same structure in different stages have the capability of recognizing the location and the content of structural damage and thereby can monitor the health of the structure. A modified back-propagation neural network is proposed to solve the two practical problems encountered by the traditional back-propagation method, i.e., slow learning progress and convergence to a false local minimum. Various training algorithms, types of the input layer and numbers of the nodes in the input layer are considered. Numerical example results from a 5-degree-of-freedom spring-mass structure and analyses on the experimental data of an actual 5-storey-steel-frame demonstrate that neural-networks-based method is a robust procedure and a practical tool for the detection of structural damage, and that the modified back-propagation algorithm could improve the computational efficiency as well as the accuracy of detection Project supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 59908003) and the Natural Science Foundation of Hubei Province (No. 99J035).     

Displacement modal identification method of elastic system under operational condition

Modal identification of engineering structure in operation deals with the estimation of modal parameters from vibration data obtained in working conditions rather than laboratory conditions. After one structure destruction during a flight test, it was strongly required to carry out full-scale model testing to acquire the low-frequency vibration acceleration data of the investigated rocket (its structural dynamic properties could be represented by a beam). These vibration data were used to assess the modal properties of the modified structure. In this paper, a new modal identification method based on vibration displacement is suggested. The displacements of the measured points on the rocket are obtained by the integration of the low-frequency vibration accelerations during free flight test. In the method, the data are filtered through wavelet transform. For comparison, several methods are used to extract the modal frequencies of the investigated beam. In terms of the results of standard deviation of identified frequencies, it is believed that the generalized displacement-based modal identification method is more practicable in modal identification for similar problems.     

基于主动控制策略的机翼颤振特性模拟

航空航天飞行器舵翼类结构的气动颤振是一种灾难性的动力学行为.在基于偶极子理论的气动弹性动力学模型中,气动载荷可表达为基于结构动力学响应的一种状态反馈的闭环控制力,控制律取决于翼型的几何参数、材料参数、结构动力学特性以及来流速度等多种条件,通常需通过实际飞行或风洞实验进行辨识与检验.在实验室条件下,以系统动力学响应的模态特征等效为前提,提出了一种基于人工主动控制的方式进行气动载荷下舵翼类结构自激颤振的特征值跟踪策略.建立并讨论了等效系统的非自伴随动力学微分方程及其特征方程的求解过程,并与通用软件的计算结果进行了对比,二者具有较好的一致性.通过优化搜索分别获得了位移和速度的最优反馈点、最优作动点位置及最优反馈增益系数,经对比计算拟合得到风速-位移增益曲线和风速-速度增益曲线,从而实现了由单点反馈、单点作动的集中力的闭环控制等效系统的真实气动力分布控制.仿真算例表明,由此预示的实验过程无需辨识和重构非定常气动力的时域波形,无需其他干预即可实现地面模拟实验,主动控制的效果满足预期,初步实现了自激颤振的特征值跟踪,为进一步推动主动控制模拟实验及颤振参数辨识提供了基础.      

基于静力残余力向量的结构损伤评估方法

残余力向量法是一类常用的损伤识别方法,现有的残余力向量法都是基于动力测试的模态参数,和动力测试数据相比,静力测试数据往往精度更高,且无需模态分析等复杂操作.鉴于此,本文提出一种静力残余力向量法用于结构损伤评估.所提方法利用静力测试位移数据,并结合结构有限元模型的刚度矩阵,定义了静力残余力向量,根据该向量中不为零的元素来判断损伤自由度,再根据自由度和单元之间的对应关系来确定发生损伤的位置,并进一步提出一种求解损伤参数的代数解法.另外,针对实践中角位移难以测量的情况,进一步提出了一种静力缩聚残余力向量法,拓宽了所提方法的应用范围.以桁架结构和梁结构模型为例对所提方法进行了验证,数值算例结果说明所提方法合理有效.     

GDR法在大型结构模态分析中的应用

有限元模态分析中，往往需要减缩矩阵阶数来减小求解规模，目前应用较多的是Guyan静力凝聚法和Kuhar动力凝聚法。本文从理论上分析一种不常用的方法一广义动力化简法(GDR法)，阐述该方法的基本原理、应用过程及其与前两种方法相比的优越性，并通过对城市客车的有限元模态计算加以验证。