部分输入未知条件下结构参数识别法研究

深入研究了输入信息测试不完备条件下的结构参数识别问题，从理论上论证了部分输入未知时动力复合反演问题补偿算法的实质，指出了全量补偿算法在严格意义上的适用条件，提出了更为简便的二阶段识别法，使部分输入未知条件下结构参数识别的理论进一步完善，并可为工程应用提供指导。数值算例验证了理论上的正确性。     

基于新的圆锥补偿结构的姿态算法（英文）

提出基于一种新的圆锥补偿结构的捷联惯导姿态算法。与传统的姿态算法不同,新算法中同时引入了角速率和角增量用于圆锥补偿(适用于角速率输入或角速率和角增量同时输入)。基于所提出的圆锥误差补偿结构,引入时间泰勒方法进行圆锥误差补偿优化设计,并定义了两种性能评价模型,以分别用于一般圆锥和机动环境下的姿态算法性能评估。将新的姿态算法与传统角增量输入的姿态算法通过仿真进行了对比分析,结果表明,在相同的采样频率和姿态更新周期以及相同的圆锥和机动环境的条件下,新的五子样姿态算法的性能明显优于传统角增量输入的五子样姿态算法。     

未知输入条件下的结构物理参数识别研究

研究在输入信息未知条件下识别结构物理参数的问题,根据建筑结构风荷载的作用特点,提出一类时域识别算法,用于高层建筑结构的结构物理参数识别     

基于同心压电传感器的单模态Lamb波信号提取方法

Lamb波具有传播范围远、对小损伤敏感等优点,适用于飞机机翼、壁板等大面积结构的损伤检测,然而Lamb波的频散和多模态特性使得单模态难以识别和解析信号。本文提出一种适用于板壳结构损伤检测的单模态提取方法,设计并使用一种同心压电传感器,根据所激励各模态的幅值比来分解信号并补偿时间差,从而提取出单一模态的信号。通过仿真分析和铝板实验验证,结果显示本方法能够有效提取单一A_0模态信号,并在实验中成功识别了隐藏的裂纹损伤反射回波信号,使信号相对于传统方法变得更易解释和分析。     

基于子结构的非线性参数系统动力反演方法研究

研究了输入、输出不完备情况下的非线性参数系统动力反演问题.将子结构技术与分解算法相结合,引入广义逆,无需迭代.直接求得待识别参数的极小范数最小二乘解,反演获得未知输入荷载.本文从理论上论证了该方法的收敛性和严格的适用条件,为有限测点条件下非线性参数系统的动力反演问题提供了一个较好的解决方法.与全量补偿算法相比,计算效率大大提高,具有广泛的工程实际应用前景.数值算例表明该方法具有很好的参数识别精度及荷载反演效果.     

爆破地震波中S波识别方法及其应用

S波震相初至时刻的精确识别是岩石动力学参数反演的关键环节。其拾取的精度和速度直接影响到岩石动力学参数反演的精度和效率。对S波的识别研究大多都集中在地震领域,现有方法难以有效的识别工程尺度下的爆破地震波S波的到时。本文中拟提出一种适用于工程尺度下S波的识别方法。该方法不对振动信号进行滤波处理,采用短时平均过零率、偏转角、偏振度和横向能量与总能量比值等4个识别参数对S波进行识别。结合丰宁抽水蓄能电站地质勘探洞爆破实验实测数据识别效果与数值模拟结果表明:该方法在工程尺度下的识别误差小于3%。该算法能较好地适用于工程尺度下S波初至时刻进行识别。     

结构故障诊断中的有限元反问题方法

本文以有限元方法为基础,借助于小扰动理论,将振动结构物理参数识别问题,归结为有限元反问题。文中给出了识别的模型,用以识别由疲劳裂纹等故障引起的微小刚度变化。从而可对裂纹的发生、发展进行“在线”监测。本文的方法适用于形状较复杂的一维结构,也可推广到二维、三维结构。本文对两端固支梁结构和悬臂梁结构进行了数字模拟,结果是令人满意的。     

压电阻尼主动控制中局部应变的电路补偿及其参数识别

论文［１］提出了在压电阻尼主动控制中用压电基片来补偿局部激励拉压应变增进阻尼控制的方法。本文则进一步提出用简单的电路来等效替代压电基片及相应的电路参数识别算法，从而使补偿变得更为简便。实验证明了两者的补偿效果相同。     

一种机械结构结合面动力学参数识别方法

机械结构结合面刚度和阻尼的确定是对结构进行动态分析和优化设计的关键问题之一。本文提出一种结合面动力学参数识别方法。该方法通过实测结构少量几个点上的振型和传递函数确定结合面参数。它不要求预先建立结构各部件的解析模型,也不需要实测整个结构完整的动态信息,因此适用于复杂结构结合面动力学参数的识别。文章阐明了结合面参数的识别原理,并讨论了如何消除实验误差对识别结果的影响。用本文方法识别了一台钻床的结合面参数,得到了令人满意的结果。     

一种Birkhoff形式下结构动响应问题的保辛中点格式

结构动响应预测是结构设计的基础,是结构振动控制、载荷识别的前提。本文在辛体系下针对结构动响应问题,提出了一种Birkhoff形式下的保辛中点格式。首先引入状态变量,并基于摄动方法将结构动响应方程转化为线性自治Birkhoff方程的形式,进一步利用中心差分推导出线性自治Birkhoff方程的中点格式,其证明是保辛的。该格式不要求Birkhoff方程系数矩阵非奇异,因此适用于奇数维系统。两个不同数值算例的结果充分验证了本文方法的卓越性,也凸显了相对于传统算法在计算精确度和稳定性方面的明显优势。     

部分输入未知条件下结构动力复合反演的分解算法

在充分利用部分输入已确知而部分输入未知的激励特性的基础上，提出了结构动力复合反演的分解算法，该算法从源头上消除了迭代过程中参数识别与荷载反演的相互影响，降低了问题的计算规模。对于线性参数系统，该算法不经过任何迭代计算即可一次性完成结构参数识别及荷载反演。将其与松弛法结合，可解决非线性参数系统的识别问题，与文献[4]的方法比较，其收敛速度有显著提高。     

高层建筑风荷载反演研究

本文研究了结构参数未知条件下的高层建筑风荷载反演问题,通过将平均风速的实测特性作为识别计算中的辅助条件,文中提出了一类荷载归一化统计平均方法,结合工程实例,进行了高层建筑风荷载反演分析,结果表明,本文建议方法可以在幅值、时程等方面均给出良好的风荷载反演结果,同时识别得到的结构参数具有良好的精度。从而为高层建筑风荷载研究提供了一条可行途径。     

Non-probabilistic information fusion technique for structural damage identification based on measured dynamic data with uncertainty

Based on measured natural frequencies and acceleration responses,a non-probabilistic information fusion technique is proposed for the structural damage detection by adopting the set-membership identification(SMI) and twostep model updating procedure.Due to the insufficiency and uncertainty of information obtained from measurements,the uncertain problem of damage identification is addressed with interval variables in this paper.Based on the first-order Taylor series expansion,the interval bounds of the elemental stiffness parameters in undamaged and damaged models are estimated,respectively.The possibility of damage existence(PoDE) in elements is proposed as the quantitative measure of structural damage probability,which is more reasonable in the condition of insufficient measurement data.In comparison with the identification method based on a single kind of information,the SMI method will improve the accuracy in damage identification,which reflects the information fusion concept based on the non-probabilistic set.A numerical example is performed to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed technique.     

一种结构参数识别的两阶段方法

针对测量信息不完备的剪切型结构 ,建立了一种两阶段系统识别的复合反演方法 ,这种方法包括两部分 :子结构地震动反演和结构参数识别。首先 ,选取可观测的子结构 ,利用一维地震动作用于结构的力学特性 ,将子结构动力方程的有限元列式进行变换 ,得到适合于最小二乘法的简单形式 ,解决了测量信息不完备及结构参数未知条件下的地震动反演问题。其次 ,根据子结构反演得到的地震动输入 ,采用结构参数时域识别技术中的加权整体迭代 -广义卡尔曼滤波器方法 ,成功地识别出了有限测量条件下单元水平结构参数     

基于虚拟响应信号的结构参数时域辨识研究

在充分考虑线性动力系统的时域响应特性以及小波包分析的频率空间剖分特性的基础上,提出了一种基于虚拟响应信息提取的信号去噪新方法.虚拟响应虽然没有在结构动力检测过程中真实发生,但却是在某种激励下可以实现的一个响应,因此,根据虚拟响应信息同样可以进行结构系统的动力识别.数值研究表明,对于地脉动响应这种有效信号频带与噪声频带相互覆盖的低信噪比信号而言,小波阈值去噪法已无能为力,而基于虚拟响应信息提取的信号去噪方法则有较好的去噪效果.     

Identification of non-linear structural parameters under limited input and output measurements

In this paper, an algorithm is proposed for the identification of non-linear structural parameters under limited input and output measurements. The algorithm is based on the sequential application of extended Kalman estimator for the non-linear structural parameters and the least-squares estimation for the unmeasured excitation. First, the identification of small size non-linear structural parameters is studied. Then, based on the substructure approach, the algorithm is extended to identify large size non-linear structural parameters. Interconnection effect between adjacent substructures is accounted by considering the interconnection forces at substructural interfaces as ‘additional unknown inputs’ to the substructures. The general case that measurements at the substructure interfaces are not available is considered. Two numerical examples which identify non-linear hysteretic parameters of a four-story and an eight-story hysteretic shear-beam building subject to unmeasured excitation respectively, demonstrate the efficiency of the proposed algorithm.     

基于概率神经网络分类器的数据融合损伤检测方法

为了有效地利用来自大型结构健康监测系统大量冗余、互补的信息进行结构健康状况评估,本文从数据融合的基本原理入手,将小波分析、概率神经网络和数据融合等技术有机地结合起来,提出了一种5阶段的决策级数据融合损伤检测新方法,最后用2个数值算例验证了方法的有效性,并探讨了测量噪声对损伤识别的影响.研究结果表明,所提出的方法是可行、有效的.     

基于不完备频响函数的结构损伤统计识别研究

基于不完备频响函数数据,结合概率统计方法,提出了一种能同时考虑模型参数不确定性和测试噪声影响的结构损伤统计识别方法。首先,基于频响函数某一行向量在不同频率下的幅值数据,利用矩阵拉直运算建立了关于损伤系数的确定性识别方程。其次,假设模型参数误差和测试噪声为零均值的高斯随机变量,根据摄动理论,推导了损伤后结构刚度参数的前二阶矩。随后,利用结构损伤前后的概率分布得到了结构损伤存在概率。最后,通过一个平面桁架结构模型验证了本文方法的有效性。数值算例的研究结果表明,损伤单元的损伤存在概率远大于非损伤单元;测试噪声对识别结果的影响比模型参数不确定性的影响更为显著。