基于模态缩减和模态实验数据的结构连接参数识别方法

利用在结构系统可测自由度上获得的不完备模态参数和子结构的有限元模型，根据模态缩减理论，建立了识别子结构间连接子结构参数的优化模型，采用逐次二次规划法求解，改善了测试噪声和模态截断误差的影响。该方法识别精度高、收敛速度快、计算量小，便于工程应用。     

结构动力学中传递函数与模态参数识别

本文从任意粘性阻尼离散化线性结构系统的复模态理论出发,建立了结构系统传递函数与模态参数的一般解析关系式.在最优化方法基础上提出了两种传递函数和模态参数识别方法.用计算机试验、检验了两种识别算法的精度和使用范围.给出了真实结构识别全过程的实例.     

子结构物理参数的一种识别方法

本文基于复模态综合和优化技术,提出一种子结构物理参数识别方程。该方法利用复模态综合在广义坐标下建立物理参数识别方程,然后将物理参数识别化为优化问题求解。给出了一台钻床的子结构物理参数识别实例来说明方法的有效性.     

时域模态参数识别的直接特征系统实现算法

本文提出了一种新的结构模态参数识别算法,称为直接特征系统实现算法(DERA)。直接采用时域多输入多输出数据构成线性时不变离散系统的最小实现,并利用系统矩阵的特征值和特征向量求取模态参数。输入输出数据的直接应用避免了利用脉冲响应函数作原始数据的ERA、PRCE等算法的一些局限。奇异值分解技术的引入使系统的定阶和实现更方便,并具有了更良好的数值稳定性。为验证算法,构造了一个五自由度的弹簧质量系统进行数值模拟。良好的数值结果证明了本算法的有效性,并表明本算法对密集模态仍有较高的识别精度。     

模态参数不确定性分析的贝叶斯方法研究

在结构损伤诊断和参数识别中,实测结构模态参数不可避免地存在误差。本文将模态参数视为随机变量,采用贝叶斯方法对模态参数的不确定性进行分析。分析中选用高斯联合概率密度函数作为先验密度函数,通过多次独立的模态参数测试,得到传递函数的条件概率密度函数和模态参数的后验估计表达式,再利用拉普拉斯渐近方法求解边缘概率密度函数,得到模态参数的最大后验估计。在钢筋混凝土框架结构的模态试验中,利用本文方法给出了结构模态参数的估计值,结果表明,本文方法具有良好的收敛性。     

组合结构结合部动态参数的实验识别方法

根据两种不同的试验情况，提出了相应的利用实测传递函数识别组合结构结合部刚度、阻尼参数的方法，给出了识别过程的数学原理，该方法避免了对实测传递函数矩阵求逆运算，有效地防止了测试误差在识别过程的扩大化，计算机仿真试验表明，本文方法数值计算稳定，识别效果良好。     

一类加权全局迭代参数卡尔曼滤波算法

结合参数卡尔曼滤波算法和全局迭代推广卡尔曼滤波算法本文提出了加权全局迭代参数卡尔曼滤波算法。参数卡尔曼滤波算法可避免系统参数和状态变量之间的非线性耦合 ,同时通过带有目标函数的全局迭代算法保证能够获取到稳定、收敛的识别结果。分别针对线性结构模型和随动强化双线性结构模型进行了仿真参数识别。结果显示 ,不加权的全局迭代参数卡尔曼滤波算法对线性系统是有效的 ,而对非线性系统必须使用加权的全局迭代参数卡尔曼滤波算法。当信噪比较大 ,迭代无法得到收敛的结果时 ,目标函数保证了较好识别结果的获得     

基于Rayleigh-Ritz算法的梁裂缝损伤识别及试验研究

结构动态特性的变化则预示结构出现损伤,基于Ritz线性近似,文中提出一种裂缝损伤识别的方法,用以识别结构裂缝损伤位置及损伤程度。该方法分两步：首先用模态子空间近似关系．消去模态应变能表达式中的整体刚度矩阵和整体质量矩阵,避免模型误差对识别结果的影响。再采用计算向量空间夹角的方法分离损伤位置与损伤程度的耦合影响,进而识别出单元裂缝损伤位置;其次,识别损伤程度采用二次线性规划方法,不再计算特征值灵敏度。线性约束条件保证了二次规划问题的解是唯一的。模拟筒支梁几种裂缝损伤情况进行数值计算与模态试验,利用所得模态参数对该算法程序进行了验证,识别出了裂缝损伤的确切位置及损伤程度,并进行了误差对比。结果表明,该算法由于不用整体结构的数值模型,从而避免了边界条件、连接条件及材料特性参数等因素对识别结果的干扰,识别精度得到提高,将其用于结构损伤识别是可行的。     

线性振动亏损系统广义模态参数的识别方法

基于线性振动亏损系统的广义模态理论,本文提出了一种识别亏损系统广义模态参数的频域方法。该方法将直接法与迭代法相结合,无需人工初值,可分步识别出亏损系统的全部广义模态参数。模拟识别结果表明,本文方法是有效且可行的。     

复杂承载钢结构模态参数识别与综合性能评价

提出了根据动力特性试验识别结构的模态参数,运用优化算法修改动力有限元模型,进而评价复杂承载钢结构练合性能的方法.针对复杂承载钢结构的结构特点和激振形式,推导了模态参数识别公式;介绍了有限元模型动力修正的一阶搜索优化算法.利用近似平稳随机激励,对井架钢结构进行了现场模态试验,识别出前三阶固有频率和前二阶振型,分析了该结构的实际运行状况.仅依据前二阶固有频率,应用一阶搜索的优化算法,对动力有限元模型进行了修正,重分析表明:该修正模型实现了前三阶固有频率和应力特征的精确反演,能够用于进一步的静、动力分析和综合性能评价.     

FSDD运行模态参数识别方法中不确定性的计算

运行模态参数识别是一种只利用响应数据进行模态分析的方法。环境激励条件下获得的识别结果会存在随机不确定性,这种不确定程度可以通过模态参数的统计特性进行描述评价。以运行模态分析中的频域空间域分解方法（FSDD）为研究对象,通过对整个模态识别算法进行摄动分析,确定出模态参数对测量误差的灵敏度,实现了模态参数方差的计算。计算过程分为四步：第一步,响应信号功率谱矩阵中噪声方差的估计;第二步,增强功率谱方差的计算;第三步,极点协方差的计算;第四步,模态参数方差的计算。最后通过一个4自由度仿真算例与张家港桥梁实测算例对所给出的方法进行了验证与应用。     

基于支持向量机的结构损伤分步识别研究

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,能够较好地解决小样本的学习问题。本文介绍了支持向量机分类和回归算法,提出了基于支持向量机的结构损伤分步识别方法:以模态频率作为损伤特征,首先根据支持向量机分类算法的概率估计确定可能的损伤位置,重新构造训练样本,然后利用支持向量机回归算法计算损伤位置;最后估计损伤程度。以梁的损伤识别为例进行了验证,结果表明该方法可以提高损伤识别的精度。     

模态分析和有限元法结合识别机械结构结合面动力学参数的研究

本文探讨了一种将实验模态分析和有限元法相结合，识别机械结构结合面动力学参数的新方法，以解决大型复杂机装拆不例，难于用实验方法识别部件间结合面动力学参数的问题。用些方法识别了一台遥臂钻床的接触度和接触阻尼。     

利用快速子空间跟踪的时变模态参数识别

提出利用一种快速子空间跟踪技术(API)解决基础激励下时变系统的模态参数识别问题。利用指数窗和截断窗更新状态向量及其压缩向量的互相关矩阵,通过正交化确保特征权重矩阵的正交性,推导特征权重矩阵的递推公式。数值仿真时在API方法中加入数据更新速率,利用结构在基础激励下的动力学方程,通过数值方法获得时变系统随机振动响应,仿真结果表明该方法既能保证识别精度,又能减少计算量。     

基于广义子空间溯踪和强震观测的混凝土坝时变模态参数识别方法研究

混凝土坝在地震过程中可能会出现时变特性。本文将地震激励下结构的时变模态识别问题表述为一个子空间溯踪问题,提出了采用广义子空间溯踪算法结合递归随机子空间识别方法来进行混凝土坝时变模态识别;结合数值算例,验证了该方法的识别精度、鲁棒性和计算效率;最后基于某混凝土重力坝的强震观测数据,采用本文提出的GYAST-RSSI时变模态识别方法,追踪地震中混凝土坝模态参数变化,分析混凝土坝在地震中的时变特征。结果表明,该方法对频率、振型的识别精度较好,且方法鲁棒性强,计算效率高。     

空间钢支撑框架损伤诊断研究

为诊断空间钢支撑框架的损伤,提出了两阶段损伤诊断法.该方法综合了损伤定位向量法和特征灵敏度分析.推导了空间梁、柱和支撑单元的特征应力计算公式,定义了连接单元的特征应力,推导了模态参数差量对结构模型参数的一、二阶灵敏度和梁端连接损伤的梁单元刚度矩阵.完成了一个空间钢支撑框架模型损伤诊断试验,模拟了支撑损伤和连接损伤的7种损伤模式.采用力锤激励方式,使用特征系统实现算法识别模态参数;使用损伤定位向量法判定可能损伤单元,采用二阶特征灵敏度分析确定可能损伤单元的损伤程度.结果表明,当杆件或连接损伤达到一定程度时,两阶段损伤诊断法能有效诊断损伤.     

结构系统复模态参数识别及其应用

对于具有非比例阻尼的多自由度线性振动系统的研究需要用到复模态理论.本文根据复模态有关理论,分析了复模态传递函数和频响函数的特性,定义了模态固有频率和模态阻尼比,导出了频响函数与复模态参数的解析关系式。在此基础上,介绍了由频响数据识别复模态参数的导纳圆拟合法.为了进一步提高模态识别精度,还论述了由加速度频响数据识别复模态参数的两种迭代方法:分步迭代法和整体迭代法.文中还以某航天器刚性太阳电池板模态试验为例,介绍了利用导纳圆拟合法联机模态识别枝术,给出了两种方法的模态识别结果,并进行了比较.     

结构时序分析中的双线性变换滤波降价

本文在概述用时序分析法识别结构动态参数的要点以及滤波基本技术的基础上,应用双线性变换将模拟滤波器转换为数字滤波器,并用无相位误差的时序逆置滤波方法,从而在降低自回归滑动平均向量(ARMAV)模型阶数的同时,比较精确地保留了信号中的低阶模态信息,用以识别结构中特定的模态和结构参数。最后,给出了仿真及实验的实例。     

结构模态参数的时序分析(ARMAV模型)识别法

本文简述了用时间序列分析(ARMAV 模型)识别结构模态参数的原理,对建模方法进行了分析,并对建模分析中至关重要的初值选择问题进行了讨论,提出了一种有效的初值的选取方法;在模拟计算部分中,用 Wilson-θ积分法模拟了一个三个自由度的振动和低信噪比、大阻尼振动和密集模态等复杂情形,对用时序方法(ARMAV 模型)识别模态参数的能力进行了检验;最后通过对实验数据进行有效的预处理后,用时序方法(ARMAV 模型)识别出一个真实结构(圆盘)的第一、二阶模态参数,并得到结构的完整振型.     

多输入—多输出实验模态参数识别（2）：时域识别法及其内在联系

本文在多输入——多输出实验模态参数识别技术离散统一模型的基础上,介绍了几种得到广泛应用的多输入——多输出实验模态参数时域识别技术,如直接参数模型识别法,Polyreference 识别法,Ibrahim 时域法和特征系统实现算法(ERA),并将这几种算法统一在一个基本的数学模型—离散的统一模型上,指出了这几种识别方法相互之间的联系。