环境激励下Benchmark结构损伤识别的试验研究

针对结构健康监测中如何利用在线监测数据进行健康诊断的问题,基于时间序列分析提出了一种新的损伤识别方法.首先,获得结构健康状态的监测数据作为参考状态样本,对各数据样本建立ARMA模型并计算模型残差的方差.然后,将未知状态的监测数据作为待检状态样本,代入已建立的参考状态ARMA模型计算新的残差方差.计算发现,损伤前后两状态模型残差方差存在差异.因而,提出以残差方差之比作为损伤敏感特征,并建立基于F分布的假设检验来辨识结构的状态并预警损伤.最后,以Benchmark结构在环境激励下的试验为例,运用本文方法进行了损伤识别研究.结果表明,基于ARMA模型残差方差的损伤敏感特征可准确地区别结构的健康状态和损伤状态,具备结构在线实时损伤识别的应用价值.     

基于时间序列分析的结构损伤特征提取与预警方法

基于在线监测数据的损伤诊断是结构健康监测的核心课题之一.本文基于时间序列分析ARMA模型探讨了结构损伤特征提取和损伤预警的实现方法.首先对监测数据建立ARMA模型,并基于模型中自回归部分参数,采用主成分分析的方法提出了新的结构损伤特征指标.然后采用t-检验考察该指标在损伤前后是否存在显著性的变化,从而可以有效地实现结构损伤预警.三跨连续梁数值算例表明,本文提出的损伤特征指标对结构的微小损伤具有敏感性,具备结构在线实时损伤预警的应用价值.     

激光陀螺随机漂移数据的非参数建模

随机漂移是激光陀螺的主要误差源,在惯性系统中不能用简单的方法加以补偿,因而其成为衡量激光陀螺精度的重要指标。建立误差模型并采用滤波技术滤波是抑制该项误差的有效方法。线性自回归滑动平均模型（ARMA）虽已形成相当完善的理论,但不能解释非线性现象。针对实际中出现的非线性现象,提出应用一类非参数模型（FARMA模型,即函数系数自回归滑动平均模型）对激光陀螺随机漂移数据进行建模,采用多项式拟合非参数系数,并将结果与ARMA进行比较。仿真结果表明,应用该模型能取得较好的效果,系数函数呈现非线性,实例验证了陀螺漂移是弱非线性的;建模后的残差平方和小于利用ARMA理论建模得出的残差平方和。     

基于ARMA模型的光纤陀螺随机噪声滤波方法

对光纤陀螺随机噪声的ARMA建模及卡尔曼滤波方法进行了研究。针对ARMA(Auto-Regressive and Moving Average自回归滑动平均)模型的有色噪声在状态方程中不能通过传统的状态扩充法进行白化的问题,提出了新的噪声白化方法:采用增广最小二乘法估计ARMA模型的参数,同时提取出ARMA模型中的驱动白噪声,从而可以把ARMA模型中的有色噪声项作为控制项放入系统的状态方程,通过Sage-Husa的次优无偏MAP(Maximum A Posteriori,极大后验)噪声统计估值器对系统噪声的统计特性进行估计,实现了系统噪声的白化。在此基础上应用自适应卡尔曼滤波,有效消除了误差,得到状态值的准确估计。实验结果表明,对于随机噪声的自相关和互相关特性均呈现拖尾性质的光纤陀螺,采用新方法比传统基于AR模型的Kalman滤波降噪方法滤除噪声的效果提高了10%以上。     

CFD结合降阶模型预测阵风响应

传统的阵风响应主要在频域内进行分析,气动载荷基于线性方法计算,不能考虑黏性和跨声速流动影响. 飞机设计需考虑不同频率和不同形状阵风的响应,基于CFD的阵风响应预测由于计算工况太多,工作量巨大. 本文发展了一种CFD结合非定常气动力ARMA(autoregressive-moving-averagemodel)降阶模型的阵风响应分析方法,CFD只要针对给定频率和形状的一种阵风响应进行计算,对获得的气动力时间历程运用线性最小二乘法参数辨识ARMA降阶模型的系数,则对任意频率和形状的阵风,代入降阶模型即可确定该阵风的响应,大大提高了计算效率. 为效验发展的方法,先计算NACA0012翼型在低马赫数0.11的阵风响应,通过对比CFD、ARMA降阶模型及早期发展的不可压阵风响应预测方法的结果,验证了方法的有效性. 再对比CFD、ARMA在跨声速马赫数0.8的阵风响应预测结果,证实所发展的方法对跨声速阵风响应预测亦是有效的.      

岩体结构面非线性弹性-塑性软化本构模型研究

在总结评述现有岩体结构面本构模型的基础上,将非线性弹性模型和弹塑性模型结合起来,并采用起伏角磨损演化方程来定量描述结构面的磨损软化,建立了岩体结构面非线性弹性-塑性软化本构模型.利用新建立的模型对岩体结构面直剪试验进行了预测,模型预测结果与试验结果吻合良好,验证了模型的有效性和模拟能力.该模型概念清晰,参数易于确定,能够合理描述岩体结构面的非线性变形、塑性软化、弹塑性耦合、剪胀和磨损等主要力学特性.     

贝叶斯神经网络建模预测方法及其应用

针对神经网络建模时,其模型的复杂性难以控制而且缺乏分析结果的工具,以及贝叶斯方法可以通过定义一些超参数的模糊先验来控制模型参数复杂性,并且可对任何感兴趣的变量产生后验预测分布,使得置信区间的计算成为可能.研究了贝叶斯神经网络的建模预测问题,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型参数的后验分布及预测分布.通过动调陀螺仪漂移数据建模应用分析结果证明此方法可以达到较好的建模预测效果.     

基于灰色模型的混合建模预测方法及其应用

针对陀螺仪寿命预测的特点,提出了一种基于灰色模型的混合建模预测方法。为了提高一阶灰色模型GM（1,1）的建模能力,此模型引入了小波变换。首先小波变换对实测的动力调谐陀螺（DTG）漂移数据进行预处理以减少干扰噪声,接着处理后的数据被用来建立灰色模型。来自于长期测量的DTG的漂移数据的实验结果证明了文中所提混合策略的有效性。并且为了进行比较,对神经网络建模方法进行了相应的研究,结果表明当小波变换被引入到混合模型中,此基于灰色模型的混合建模预测方法具有令人满意的性能,为陀螺仪的寿命预测提供了借鉴和参考。     

基于随机森林算法的非定常气动力建模研究

针对现有的非定常气动力建模方法对气动弹性预测的准确性和效率问题,将随机森林算法引入非定常气动力建模研究领域,构建了基于随机森林算法的非定常气动力降阶模型。将所得模型用于预测气动弹性,选择二维NACA0012翼型进行颤振边界的预测,选用NACA64A010翼型预测LCO特性,并说明了该降阶模型建模的详细过程,将其计算结果与CFD/CSD耦合计算结果及试验结果进行了对比。研究结果表明,该模型可行、高效且精确,可以快速准确地预测飞行器气动弹性特性。     

微机械IMU数据建模与滤波方法研究

针对轮式移动机器人内部的微机械（MEMS）IMU进行研究，采用时间序列分析方法建立其随机噪声的ARMA模型，进而通过Kalman滤波有效地降低MEMSIMU随机噪声对其精度的影响，频域分析结果表明文中建模和滤波方法对提高MEMSIMU精度的有效性。     

混合驱动水下滑翔机水动力参数辨识

与传统水下滑翔机相比,混合驱动水下滑翔机可以分别利用头部的浮力驱动单元和机身尾部的螺旋桨推进单元进行驱动从而实现不同形式的运动,具备低功耗、长航程、良好机动性等特点,具有广泛的应用前景. 准确的动力学模型以及精确的水动力参数是实现混合驱动水下滑翔机控制系统设计以及精确导航的基础. 在混合驱动水下滑翔机动力学模型已知的前提下获得准确的水动力参数是本文主要研究的问题. 本文以天津大学研制的混合驱动水下滑翔机“海燕” 作为研究对象,提出一种在有限航行参数条件下,基于大数据统计分析的计算流体力学(computational fluid dynamics, CFD) 和参数辨识相结合来获取混合驱动水下滑翔机的水动力参数的方法. 即首先建立滑翔机的动力学模型,推导出稳态数据与所求水动力参数的关系;然后采用CFD 的方法得到其升力系数,根据大量稳态纯滑翔实验数据,结合大数据统计分析,辨识出其剩余水动力参数;最后,根据混合驱动模式下的实验数据辨识出与螺旋桨相关的参数,从而得到其整套的水动力参数. 该方法不仅结合了CFD 方法具有获取复杂外形结构航行水动力的特点,而且可以有效利用大量现场实验数据,因而能够更加准确地辨识其实际运动. 通过运动仿真与试验对比,验证了该辨识方法的正确性和有效性,对滑翔机的研究具有指导意义.      

深孔微差爆破震动预报浅析

以深孔爆破的单孔装药爆破震动测试为基础，得到单孔装药爆破的样本函数，并通过系统随机脉冲下的响应分析建立了模拟深孔微差爆破震动波形合成的模型，通过试验和模拟探索用单孔装药爆破的样本函数来预报深孔微差爆破震动波形及峰值的方法。     

GPS RTK技术用于滑坡动态实时变形监测的研究

为了研究GPS RTK技术用于滑坡动态变形监测的精度和可靠性,本文结合某类滑坡的大型物理模型试验,在滑坡体上布设了若干监测点,并用GPS RTK技术、全站仪三维测量技术和GPS单历元定位技术实时跟踪监测了该滑坡在自然状态下从稳定到产生破坏的全部过程。通过对监测数据的处理和分析,获得了RTK技术用于滑坡变形监测的可靠性和精度等技术参数,即在基准站和流动站同步观测到的卫星数在7颗以上且RTK系统的数据链能够正常工作的情况下,RTK测量的平面和高程精度就能分别控制在15mm和20mm以内。研究结果表明,RTK技术在一定条件下完全可用于滑坡灾害的动态实时变形监测。     

混沌时间序列预测的局域法在边坡变形分析中的应用

边坡作为一个复杂系统,其本身的各种参量是不确定的和随机的,在其演化过程中,表现出复杂的非线性行为,发生一系列的混沌现象。本文运用现代混沌理论,对边坡变形的预测问题进行探索性研究,把混沌时间序列理论引入到边坡工程研究中,对该理论的建立及预测方法进行系统地讨论,为该领域的研究提供完整的技术方法。通过对新滩滑坡的研究结果表明,混沌时间序列方法对混沌序列的预测较线性时间序列具有较高的精度。     

疲劳裂纹扩展寿命的随机模型

结合断裂力学的概念和随机过程理论，将疲劳裂纹扩展近似为连续型马尔可夫过程，对于相应的向后Ｆｏｋｋｅｒ－Ｐｌａｎｋ方程和边界条件，采用本征函数法进行求解，以收敛的无穷级数形式表示出给定临界裂纹尺寸疲劳扩展寿命的分布函数。对两组实验数据，应用该文的方法进行了具体计算，理论结果和实验吻和良好。     

滑坡预报模型的质量检验研究

 
滑坡预报模型主要用来预报滑坡发生的时间,但是如何检验效果是滑坡预报者和决策者面临的一个重要课题。本文通过提出滑坡拟合效果指标（包括后验差指标、模型拟合效率指数和均方根误差）和试预报效果指标（包括试报效果指标和相关系数指标）,初步建立了滑坡的预报质量检验模型。依据建立的检验模型,针对链子崖危岩体监测资料分别采用灰色GM（1, 1）数学模型、三次指数平滑模型和时间序列模型进行预报。预报结果表明：三种模型中,综合指标GM（1, 1）数值最高,建议该滑坡采用GM（1, 1）进行预报。通过模型的综合分析评判,不仅分析了模拟效果,而且直接比较了模型间的拟合效果,并为建立模拟效果好的模型提供了充分的依据,从而表明滑坡预报质量检验模型是一种有效、实用的方法。


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Multiscale behavior of financial time series model from Potts dynamic system

A financial agent-based time series model is developed and investigated by the Potts model. Potts model, a generalization of the Ising model to more than two components, is a model of interacting spins on a crystalline lattice which describes the interaction strength among the agents. We present numerical research in conjunction with statistical analysis and correlation analysis in an attempt to study the volatilities of financial time series. The fluctuation behavior of logarithmic returns of the proposed model is investigated by multiscale entropy and time-dependent intrinsic correlation. Furthermore, in order to obtain a robust conclusion, the daily returns of Shanghai Composite Index and Shenzhen Component Index are considered, and the comparisons of return behaviors between the simulation data and the actual data are exhibited.     

土钉支护结构的施工监测与变形控制

结合某软岩高边坡工程 ,对土钉支护结构的受力和位移进行了监测。通过对实验数据分析了土钉支护的结构原理和受力状态 ,表明土钉支护工作原理既不同于锚杆结构 ,又不同于土钉墙。同时根据施工过程中对边坡水平位移的监测 ,及时调整了边坡的支护参数、开挖深度和支护时间 ,控制了施工过程中边坡的变形 ,保证了软岩高边坡的整体稳定     

地下洞室开挖过程中洞周损伤分布的时变反演

洞室开挖过程中，洞周围岩的损伤场是时间和空间的函数。本文由建立的岩体时变损伤本构模型，基于位移反演理论，依据各步开挖后洞周及深部测线量测位移，对地下洞室由开挖引起的时变损伤分布情况进行辨识。通过构造损伤分布拟合函数直接反演洞周损伤分布的时变过程，尝试了用拟合函数法实现动态分布参数的反分析。在对某直墙半园拱顶隧道进行反演时，将洞室边界映射成单位圆，建立了由衰减函数和傅立叶级数构成的拟合函数，并采用约束优化法反演。最终结果显示，反演得到的区域损伤平均值与真值相比，绝大多数误差较小。本文法在地下工程施工的岩体内部损伤监测中具有一定的参考价值。