计算结构动力响应的分段精细时程积分方法

利用钟万勰等发展的精细时程积分方法，提出了解线性定常结构动力系统响应的分段精细进程积分方法，它能适用于各种激励作用下系统的动力响应。对于载荷项采用线性和两次多项式进行拟合，采用精细时程积分方法和叠代方法对动力响应进行计算，与传统的离散积分方法如纽马克方法和威尔逊方法等及状态方程直接积分方法进行数值比较，本方法具有很高的精度和计算效率。     

粘弹性大变形动力响应的有限元分析

本文基于Ｔｏｔａｌ Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ增量叠加方法，采用Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ应力增量和Ｇｒｅｅｎ应变增量表示的动力虚功方程和Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ应力－Ｇｒｅｅｎ应变的单积分型本构关系，导出粘弹性大变形的动力变分方程。依此采用Ｎｅｗｍａｒｋ法和八节点轴对称等参数元与二十节点三维等参数元编制了轴对称及三维问题的动力响应计算程序，典型例题的计算结果表明分析符合结构的物理性质。     

计算结构动力响应的状态方程直接积分法

利用钟万勰等发展的指数矩阵精细算法,提出了状态方程直接积分法。它能适用于确定情形各种激励作用下系统的动力响应分析;与分段等效线性化方法相结合,也可用于某些非线性系统的响应计算。算例表明,状态方程直接法具有精度高、不受时间步长的严格限制等特点。     

汽车结构的动力响应计算

在时域内计算了汽车结构在不同类型路谱(地面不平度函数)激励下的位移、加速度和应力响应.汽车分割成包括车身、车架在内的悬挂部件和非悬挂部件,建立各部件的有限元动力结构模型,并计算其模态特性.通过子结构综合模态法,获得汽车结构的模态特性,进而计算汽车结构的位移、加速度和动应力响应时间历程.严重应力部位的分析结果与汽车试验台试验结果符合良好.     

结构动力响应数值算法耗散和超调特性设计

对结构动力响应数值计算问题提出引入多个自由参数来获得所希望的算法特性. 多参数的一个明显的好处就是在算法设计上有更大的自由空间. 利用这些自由参数获得了两个新的无条件稳定、有二阶精度的、有好的耗散和没有超调的单步时间直接积分算法. 在存在阻尼情况下基于有限差分分析理论证明了新算法的这些特性. 其中一个有高频渐进消去特性,且在有阻尼情况下与Houbolt方法相比对高频有更强的耗散. 另一个在低频极限无耗散,高频耗散可以用一自由参数控制. 超调分析结果显示两个新算法都不显示超调,而HHT方法不仅有速度超调,还有位移超调. 最后使用一些算例并通过与传统方法的比较数值地验证了理论分析结果.     

粘弹性大变形动力响应的有限元分析

本文基于ＴｏｔａｌＬａｇｒａｎｇｉａｎ增量叠加方法，采用Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ应力增量和Ｇｒｅｅｎ应变增量表示的动力虚功方程和Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ应力－Ｇｒｅｅｎ应变的单积分型本构关系，导出粘弹性大变形的动力变分方程。依此采用Ｎｅｗｍａｒｋ法和八节点轴对称等参数元与二十节点三维等参数元编制了轴对称及三维问题的动力响应计算程序，典型例题的计算结果表明分析符合结构的物理性质。     

关节软骨两相多孔介质非线性模型的有限元方法

基于混合物理论的两相多孔介质模型可以准确描述关节软骨的力学行为，关节软骨的渗透率与固体相体积应变相关。本文研究这一模型的非线性有限元法。具体采用伽辽金加权残值法得到有限元平衡方程，编制了有限元程序，进而对关节软骨围限压缩蠕变和应力松弛行为进行了数值模拟。与视渗透率为常数的线性模型的计算结果比较表明，在变形较大时，渗透率随固体相体积应变变化这一非线性效应不容忽视。     

结构的塑性动力响应(二)

两端受约束的梁的动力响应 1.轴向不受约束的简支梁 在前几节中,我们着重讨论了悬臂梁,本节要研究当梁的两端受到约束时会出现什么新问题。     

内蕴时间理论用于NOPD结构响应计算的研究

非阻塞性微颗粒阻尼（NOPD）技术是在传统颗粒阻尼和冲击阻尼技术基础上发展起来的一种复合阻尼新技术，具有良好的减振效果。研究利用内蕴时间理论推导了散粒体的增量型内时本构方程并通过罚单元解决了粉体与结构之间的连接问题，在此基础上对NOPD结构的响应进行了仿真计算和实验验证，结果表明，将内时理论应用于NOPD响应计算分析是可行的。为NOPD的工程应用提供了一种有效的分析方法。     

并行子结构法求解结构动力响应

本文利用直接积分法结合子结构技术和并行机特点提出一个求解复杂系统动响应的并行子结构动响应法。该方法利用子结构连接条件找到内力传递向量，从而确定各子结构动响应，算例表明该方法是有效的，并且具有较高的并行效率。     

DEM与FEM动态耦合算法研究

离散单元法作为一种有效的数值分析方法,能够模拟脆性材料的裂纹扩展及碎片飞散等破坏特性,但是无法从根本上克服计算效率低下的诟病;传统有限单元法具有计算高效稳定的优点,却难以描述脆性材料冲击破坏过程中连续体向非连续体的转化。本文首先提出一种基于罚函数法的改进型离散单元和有限单元耦合方法,以提高耦合分析精度。在此基础上提出了动态耦合算法:即在初始阶段,模型全部为有限单元,当局部即将发生破坏时,仅使即将发生破坏的有限单元及相邻单元自动转化为离散单元,在离散单元区域研究破坏问题。这种算法充分利用有限单元法计算高效的优点,同时最大限度克服了离散单元法计算效率的不足。最后,通过两个简单算例验证了改进型耦合算法和动态耦合算法的有效性。     

一种基于遗传算法的时域内稳态动载荷识别方法

为避免传统载荷识别过程中产生的矩阵求逆病态和对初值敏感及累计误差等问题,将遗传算法应用到载荷识别过程中,将此动力学的反问题转化为结构动力学正计算,并且利用遗传算法进行寻优得到最优参数,从而得到待识别载荷时间历程的估计。通过仿真计算,所识别载荷计算振动响应与测量响应的误差为7%,结果表明本文提出的识别方法是有效的。     

A frequency-domain FEM approach based on implicit Green’s functions for non-linear dynamic analysis

The present paper describes an efficient algorithm to integrate the equations of motion implicitly in the frequency domain. The standard FEM displacement model (Galerkin formulation) is employed to perform space discretization, and the time-marching process is carried out through an algorithm based on the Green’s function of the mechanical system in nodal coordinates. In the present formulation, mechanical system Green’s functions are implicitly calculated in the frequency domain. Once the Green’s functions related matrices are computed, a time integration procedure, which demands low computational effort when applied to non-linear mechanical systems, becomes available. At the end of the paper numerical examples are presented in order to illustrate the accuracy of the present approach.     

A dynamic gait stabilization algorithm for quadrupedal locomotion through contact time modulation

In this paper, we propose a stabilization method for dynamic gaits of quadrupedal walking robots covering a wide range of speeds and various types of gait. Our stabilization method is based on adjusting the contact time between the four legs and ground. By modulating the contact time, the impact applied to the body can be controlled and stabilized. The stability provided by the proposed algorithm was proved in the sense of Lyapunov. The proposed algorithm also demonstrated robust performance under large external disturbances, and the performance was compared with other algorithms through simulations. Simulation results of bounding gaits under different ground conditions were compared, and the various types of stable gait implemented by the proposed algorithm are also presented.

     

基于动力学响应的多组件系统布局优化方法

针对圆形安装板上多组件布局问题,以组件系统静平衡性为约束,以系统在随机振动下的动力学响应为优化目标,建立了多组件系统的动力学布局优化模型。针对所建立的优化模型,提出采用序列二次规划方法和改进遗传算法相结合的策略进行多约束条件下的组件布局优化。最后,对两个典型算例进行了动力学优化计算,结果表明,本文所建立的优化模型在多约束的情况下可提高组件系统的动力学性能,满足静力学和动力学性能要求。     

一种RCM有限元带宽优化改进算法

应用RCM(Reverse Cuthill-Mckee)算法进行带宽优化时存在优化结果不稳定的问题,通过对算法进行系统分析发现,正序排列过程中非完全依靠节点之间的拓扑关系是问题的关键。本文在考虑层、联结度判据基础上,通过新增列高和判据进行节点正序排列,解决了RCM算法存在的问题,通过实际结构算例验证了改进后的RCM算法的稳定性,并获得了列高和更小的优化方案,实现了节省计算机内存和提高运算效率的目的。     

结构动力响应精细时程法的一种并行算法

结构动力响应精细时程法的并行算法分为两类：基于特解的并行算法和基于直接积分法的并行算法;后者因为不需知道荷载的具体形式而更具应用价值。精细时程法的时程积分由齐次方程的通解和非齐次项的积分构成,基于直接积分法的并行算法很好地并行了非齐次项的积分,而对通解项采用串行计算。设计了一种不均衡步数的负载分配策略,能够减少处理器等待自身初值的时间,相对均衡步数的分配策略,能够获得更高的加速比,给出了相应的证明和算例验证。     

A new semi-analytical technique for nonlinear systems based on response sensitivity analysis

In this paper, a new semi-analytical method, namely the time-domain minimum residual method, is proposed for the nonlinear problems. Unlike the existing approximate analytical method, this method does not depend on the small parameter and can converge to the exact analytical solutions quickly. The method is mainly threefold. Firstly, the approximate analytical solution of the nonlinear system \({\varvec{F\left( \ddot{x},{\dot{x}},x\right) }}={\varvec{0}}\) is expanded as the appropriate basis function and a set of unknown parameters, i.e., \({\varvec{x(t)}}\approx \sum _{i=0}^{N}{\varvec{a_i\chi _i(t)}}\). Then, the problem of solving analytical solutions is transformed into finding a set of parameters so that the residual \({\varvec{R}}={\varvec{F}}\left( \sum _{i=0}^{N}a_i\ddot{\chi }_i,\sum _{i=0}^{N}a_i{\dot{\chi }}_i,\sum _{i=0}^{N}a_i\chi _i\right) \) is minimum over a period, i.e., \(\underset{{\varvec{a}}\in {\mathscr {A}}}{\min }\int _{0}^T {\varvec{R}}({\varvec{a}},t)^{T} {\varvec{R}}({\varvec{a}},t) \mathrm {d} t\). The nonlinear equation \({\varvec{F\left( \ddot{x},{\dot{x}},x\right) }}={\varvec{0}}\) is regarded as the objective function to optimize, and the process of solving the analytic solution is transformed into a nonlinear optimization process. Finally, the optimization process is iteratively solved by the enhanced response sensitivity approach. Four numerical examples are employed to verify the feasibility and effectiveness of the proposed method.