大跨屋盖结构非高斯风场的快速模拟算法研究

针对屋盖结构风压场的非高斯特性,本文提出一种多变量平稳非高斯风压场模拟的新方法。文中首次采用四参数指数函数表达风压过程和高斯过程之间的转换关系,推导出关于指数函数所含参数的非线性方程组,利用双变量联合高斯分布的特性获得相关函数的转换关系。通过上述方法,将非高斯风压场表达为虚拟高斯过程的函数,从而采用谐波合成法生成风压时间序列。工程实例表明,本文算法计算效率和模拟精度高,适合实际工程应用。     

非高斯激励下带附加质量的悬臂梁响应研究

大多数悬臂梁的研究都是基于确定性振动分析或将外部激励假定为高斯过程,鲜少涉及非高斯激励。针对非高斯激励下带附加质量的悬臂梁的响应特征进行研究。首先,通过Lagrange方程建立考虑曲率非线性的悬臂梁振动方程;然后,通过指数多项式闭合法求解结构响应的概率密度函数,并分析了平均到达速率、激励强度及附加质量对结构响应的影响;同时分析了非平稳非高斯激励下非线性结构参数对响应的影响。计算结果表明,指数多项式闭合法与模拟解吻合很好,平均到达速率越大,结构响应的概率密度函数曲线收缩越明显。     

基于路径积分法的悬索非线性随机振动响应分析

随机荷载激励下悬索过大的动力响应将影响其正常使用与安全,对其响应概率密度函数的求解与分析是评估悬索随机动力响应的重要途径之一。针对悬索在高斯白噪声激励下的随机振动模态响应,利用基于Gauss-Legendre积分和短时高斯转移概率密度假定的路径积分法,研究了模态振动响应的概率密度函数的平稳数值解与非平稳数值解,并进一步开展了参数研究,揭示了不同参数影响下概率密度函数的分布规律。将路径积分法所得的平稳解和非平稳解,分别与FPK方程的精确平稳解、等效线性化法所得平稳解及蒙特卡罗模拟非平稳解进行对比,结果表明,路径积分法所得的概率密度函数解分别与精确平稳解及蒙特卡罗模拟非平稳解符合良好。对于平稳响应,由于位移二次非线性项的存在,位移概率密度函数分布呈非对称分布形式,但速度概率密度函数并不受其影响,仍服从对称分布;非平稳响应概率密度函数初始时刻峰值较大,且在初始阶段峰值是随着时间不断变化的,波动较明显,随着时间推移逐渐平稳。研究结果对于悬索非平稳响应研究具有重要的工程意义。     

地基土—多自由度非线性结构相互作用体系的非平稳随机动力响应分析

本文应用一个改进的等效线性化方法探讨了地基土——多自由度非线性结构相互作用体系在随机地震荷载作用下的非平稳动力响应问题。对非线性恢复力模型采用一个具有三线性滞回特性的非线性系统。最后将在平稳Gauss过滤白噪声激励下的非平稳随机响应与Monte-carlo法的统计结果进行了比较,得出了较为满意的结果。     

基于高斯混合无迹粒子滤波的地形辅助导航算法

地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题.粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度.针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波( GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样.通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好.     

基于高斯粒子滤波的陀螺ARIMA模型辨识方法

ARIMA模型是陀螺信号处理中的一种重要方法,研究ARIMA模型辨识方法对提高陀螺精度有着重要意义。针对常规ARIMA建模滤波方法应用于光纤陀螺时滤波精度较低的问题,在ARMA模型基础上建立了一种适用于中低精度光纤陀螺的非平稳随机过程的ARIMA模型,提出了基于高斯粒子滤波的光纤陀螺ARIMA模型辨识方法。将光纤陀螺的ARIMA模型辨识与状态估计相结合,构建非线性的滤波模型,利用光纤陀螺实测信号进行了实验,结果表明所提出的方法能够有效地抑制光纤陀螺随机噪声,具有较高的工程应用价值。     

非平稳非高斯湿下击暴流风雨荷载的模拟

为模拟湿下击暴流风雨荷载,使用时变平均风速和调制的kaimal谱数值模拟具有非平稳非高斯特征的下击暴流脉动风速。从模拟结果可以看出,模拟的脉动风速相关函数明显具有时变的特征,而且瞬时相关函数均与目标函数吻合,因此模拟的脉动风速具有非平稳的目标特性;与此同时,在任意时刻,目标函数也与模拟的脉动风速概率密度函数吻合,表明模拟的脉动风速也具有非高斯的目标特性。因此,所采用的非平稳非高斯过程模拟方法有效可行。针对雨滴冲击荷载,首先对单个雨滴运动分析,推导出单个雨滴的冲击力,进而运用单位体积雨滴谱将单个雨滴冲击扩展到大量雨滴的冲击状态。结果表明,风速对雨滴冲击荷载的影响大,雨荷载变化趋势基本与风速一致,说明湿下击暴流的雨滴冲击作用主要由风速拖拽所致;此外,通过改变降雨强度发现,随着降雨强度增大,雨滴冲击力的变化趋势几乎不变,但峰值增大。     

基于S变换的非平稳随机过程演变功率谱密度估计

提出了一种基于S变换的估计Priestley非平稳随机过程演变功率谱密度的方法。此方法的根本在于,相对于S变换的"变换核",Priestley非平稳随机过程的调制函数为慢变函数。因此,非平稳随机过程的S变换可视为相位修正后的另一非平稳随机过程。推导出了对应于特定频率点的S变换瞬时均方值和非平稳随机过程演变功率谱密度之间的关系式。将功率谱密度函数表达为有限个频率点的级数展开,通过求解一组代数方程,就能得到级数展开中每个频率点的时变系数,由此,可给出非平稳随机过程的演变功率谱密度。由于级数展开中的高斯形状函数不依赖于时间,因此,本文所提算法具有较高的计算效率。最后,给出了均匀调制和非均匀调制非平稳随机过程演变功率谱估计的算例。     

拟平稳高斯随机载荷作用下结构的可靠性估计

本文指出,许多随机载荷,诸如大气紊流、地面强风中紊流、路面不平度及海洋波浪产生的随机载荷,均可模型化为拟平稳高斯随机过程或场。在这种随机载荷作用下,线性结构的应力响应是一个拟平稳高斯随机场,可用一个含慢变参数的空间—时间互谱密度函数与一个这些慢变参数的联合概率密度函数来描述。在此情形下,结构的疲劳寿命与首次超越破坏的时间的概率密度函数与可靠性函数可由平稳高斯随机载荷下的相应结果加权平均得到,其权函数为应力响应谱密度函数中的慢变参数的联合概率密度函数。这样,大大地简化了在一大类统计特性缓慢变化的非平稳随机载荷作用下的结构的寿命与可靠性估计问题。     

非线性系统的随机振动

本文评述了最近发展的分析随机干扰下的一般非线性机械和结构系统的方法。重点放在这些方法对承受非平稳随机激励的多自由度非线性系统的适用性及对多自由度系统有限元分析的适应性上。      

随机激励的耗散的Hamilton系统理论的研究进展

近几年中,利用Ｈａｍｉｌｔｏｎ系统的可积性与共振性概念及Ｐｏｉｓｓｏｎ括号性质等,提出了高斯白噪声激励下多自由度非线性随机系统的精确平稳解的泛函构造与求解方法,并在此基础上提出了等效非线性系统法,提出了拟Ｈａｍｉｌｔｏｎ系统的随机平均法,并在该法基础上研究了拟Ｈａｍｉｌｔｏｎ系统随机稳定性、随机分岔、可靠性及最优非线性随机控制,从而基本上形成了一个非线性随机动力学与控制的Ｈａｍｉｌｔｏｎ理论框架．本文简要介绍了这方面的进展．     

基于新型滤波器-HABF的SINS传递对准仿真

传统动基座传递对准主要采用扩展卡尔曼滤波技术。但在动基座传递对准的非线性、非高斯条件下,这种基于模型线性化和高斯假设的滤波方法在估计系统状态及其方差时误差较大且可能发散。混合退火粒子滤波针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法。在滤波算法中,用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数,此概率密度函数综合考虑了转移先验、似然、噪声的统计特性以及最新的观察数据,因此更接近于系统状态的后验概率。实验仿真结果表明,这种基于混合退火粒子滤波器不仅比扩展卡尔曼滤波提高了传递对准的精度,而且又比传统的粒子算法减少了时间。     

考虑轨道非高斯不平顺的车-轨-桥耦合振动分析

通过无记忆非线性平移得到非高斯轨道高低不平顺,并以此为激励作用于列车-轨道-桥梁耦合系统结构,对比分析了高斯和非高斯轨道不平顺对列车、轨道和桥梁动力学性能的影响。结果表明:模拟的非高斯轨道不平顺相关函数和目标相关函数相互吻合;考虑四种高斯轨道不平顺激励下,车体的垂向振动加速度响应出现了紊乱现象,中国干线轨道高斯不平顺对车体的垂向振动加速度响应影响较其他3种不平顺要小,但对钢轨的垂向振动加速度响应影响比其他3种不平顺要大;美国六级轨道、德国高低干扰轨道非高斯不平顺激励下的耦合结构振动加速度响应均在不同程度上要大于其高斯轨道不平顺,但中国干线轨道不平顺对钢轨和桥梁的振动加速度响应却出现相反的影响。     

几类非线性系统平稳随机响应的概率密度

本文考虑非保守力依赖于系统能量的非线性系统,构造了四类这种系统对白噪声外激与/或参激的平稳响应的精确概率密度,讨论了存在平稳响应的条件。同时指出,迄今为止已有的非线性系统平稳随机响应的精确解皆属本文给出一般结果的特殊情形。最后还给出几个例子说明一般结果。     

拟线性系统高斯截断法的误差估计

1 引言起源于湍流研究的矩法现已成为随机振动分析的有力工具.众所周知,非线性系统随机响应的矩方程具有无穷的层次.为了得到封闭的近似方程组,曾提出各种截断方法.其中高斯截断是最早提出来的简便方法(Bolotin,1984).近年又提出了几种非高斯截断法(Crandall,1980;Wu 与Lin,1984).所有这些方法都是通过直观推导引入的,其合理性往往只能靠数字例子来说明.在系统的转移概率密度函数可以展开为小参数μ的幂级数形式     

多自由度非线性系统随机响应的数值算法

本文结合复模态理论，将随机中心差分方法进行推广。给出了一种能直接或等效处理多自由度非线性系统在非平稳随机激励下响应的随机Ｅｕｌｅｒ计算方法。分析适用于经典阻尼和非经典阻尼情况，也适用于非对称系统。     

泊松白噪声激励下强非线性系统的半解析瞬态解

自然界与工程中都普遍存在着随机扰动,且大多数呈现出固有的非高斯性质,若采用高斯激励建模可能会导致巨大的误差.泊松白噪声作为一种典型且重要的非高斯激励模型,已引起了广泛的关注.目前,泊松白噪声激励下系统的动态特性分析主要集中于稳态响应的研究,而针对瞬态响应的求解难度仍较大,需进一步发展.本文引入径向基神经网络,提出了一种泊松白噪声激励下单自由度强非线性系统瞬态响应预测的高效半解析方法.首先将广义Fokker-Plank-Kolmogorov (FPK)方程的瞬态解表示为一组含时变待定权值系数的高斯径向基神经网络;然后采用有限差分法离散时间导数项,并结合随机取样技术构造含时间递推式的损失函数;最后通过拉格朗日乘子法使得损失函数最小化获得时变最优权值系数.作为算例,探究了两个经典强非线性系统,并采用蒙特卡罗模拟方法对解析结果加以验证.结果表明:本文方法所获得的瞬时概率密度函数与蒙特卡罗模拟数据吻合地较好,并且算法具备较高的计算效率.在系统响应的整个演化过程中,本文所提方法能够非常有效地捕捉到系统响应在各个时刻下的复杂非线性特征.此外,本文方法所获得的高精度半解析瞬态解,不仅可作为基准解检验其...     

基于高斯混合模型的惯导/计程仪组合导航方法

针对长航时舰船航行过程中电磁计程仪误差变化较大,同时存在未知测量噪声,无法满足船用捷联惯导/电磁计程仪组合导航系统对计程仪要求的问题,提出了一种用于非线性非高斯系统状态估计的滤波方法。以无迹卡尔曼滤波为组合导航系统基本算法,测量噪声密度分布中引入高斯混合模型,提出了捷联惯导/电磁计程仪组合导航的高斯混合模型无迹卡尔曼滤波算法,达到实时准确估计并补偿惯性导航系统误差的目的。航行试验验证了基于高斯混合模型组合导航方法的可行性,使得捷联惯导/电磁计程仪组合导航系统的最大定位误差由水平阻尼的1213 m减小到392 m,且比传统无迹卡尔曼滤波方法进一步消除了计程仪误差的影响,定位精度提高了15%。     

非线性系统在非白噪声激励下非平稳响应的中心差分法

本文采用随机中心头工分法和统计线笥化方法，获得了一个受非白噪声激励的非线性系统非平稳响应的递椎关系。给出了两个自算例并将计算结果与其它文献的结果进行了比较。结果证明该方法不仅简单、精度高，有效，而且经济实用。     

GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.