一种高阶累积量的模态参数辨识方法改进及其应用

高阶累积量的模态参数辨识方法能够消除高斯噪声的影响。但基于传统的高阶累积量降阶方法的子空间模态参数辨识方法具有一定的缺陷。为此,提出2种降阶方法用于高阶累积量的子空间模态参数辨识方法,并对这2种方法进行了比较。利用主切片方法对某变截面轴进行了模态参数识别,获得了与有限元法相一致的计算结果,从而证明了该方法的可靠性。该方法的辨识质量较高,能够用于一般结构的模态参数辨识。     

基于部分可辨识振动系统的载荷恢复方法

在复模态分析和参数辨识的基础上,对部分可辨识振动系统的载荷识别问题进行了研究,提出了基于部分可辨识复模态参数的载荷恢复方法。恢复模型存在幅值模糊和相位模糊,不存在排列模糊。数值仿真验证了该方法的有效性,并讨论了提高恢复精度的方法。     

基于频响函数的悬臂结构损伤识别

根据频响函数的Neumann级数展开式,提出了悬臂结构的损伤识别方法。首先根据频响函数的Neumann级数展开式,推导了损伤参数与频响函数的关系式,以此为基础建立损伤识别方程组;其次,考虑到噪声影响,求解时采用了多频率点的最小二乘法,以减小由噪声引起的误差;最后用一个悬臂结构模型对所提方法进行了验证。     

基于Polymax算法的大型塔架模态参数识别

以环境随机激励作用下的大型塔架结构为研究背景,提出了基于Polymax算法的大型复杂系统模态参数识别方法。首先针对大型塔架设计环境激励响应信号测试系统,然后对获取的激励响应信号进行分析和截取,选出各组试验中理想的响应信号段,最后基于Polymax算法对截取信号段进行参数识别,并将获取的结果进行模态验证。结果表明：该方法对于大型塔架模态参数的识别具有较高的精度。     

基于Wigner-Ville时频幅值曲率的结构位置损伤识别

为探索既有明确物理意义又有良好实用性的结构损伤识别方法,利用Wigner-Ville时频分布（WVD）对结构自由振动响应进行解析,建立了WVD时频幅值与结构模态参数的函数关系,提出利用测点WVD时频幅值曲率来识别损伤。该方法物理意义明确,初始激励易于实施,且不需要模态参数识别,提高了损伤识别精度。算例分析结果表明,所提出的方法能较好地识别出结构单个或多个损伤位置,且数据易于获得,处理简便。     

求解特征结构配置问题的一种新方法

基于遗传算法提出了求解线性多变量系统在输出反馈作用下的特征结构配置问题的一种新方法。遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传学机理的参数搜索方法。采用遗传算法求解特征结构配置问题,具有适用面广和计算稳定等特性。我们以导弹控制系统为例进行了仿真,结果是令人满意的。     

基于遗传算法的大型降落伞气动力参数辨识

建立了降落伞回收系统的六自由度动力学及运动模型,针对大型降落伞可观测数据少的特点,设计遗传算法辨识其气动力参数,利用仿真验证了辨识方法的可行性和辨识模型的正确性。结合空投试验录像分析数据,辨识了某型号飞船所采用大型环帆伞的气动力参数,并利用辨识结果对其稳定性进行分析,其结论可作为回收系统设计的理论参考依据。     

无人直升机辨识的一种新方法

针对无人直升机的辨识建模问题,提出了把频率响应辨识法和遗传算法相结合的一种新的辨识方法.该方法充分结合了频率响应辨识法抗噪声能力强、对输入信号通用性强、以及遗传算法的全局寻优特性的优点,极大地提高了辨识的准确性.与最小二乘法、Levy方法的对比仿真结果表明,这种方法辨识精度更高,具有重要的工程使用价值.     

非最小相位系统的遗传优化辨识算法

本文基于遗传算法提出了一个非最小相位系统辨识的新算法。用ＡＲＭＡ模型描述系统的传递函数。在最小误差准则下用遗传算法估计其ＡＲＭＡ模型参数。从而实现对其系统的辨识。这个方法不需要系统的估计初值,同时在低信噪比情况下也能获得较好的效果。     

基于量子遗传算法的钢管焊接结构焊缝损伤识别

利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态频率作为模型修正的基准频率.通过对待修正参数的灵敏度分析,运用ANSYS和MATLAB软件对有限元模型进行了修正.以实测模态和计算模态之间的误差建立一个带约束边界的非线性最小二乘目标函数,将损伤识别问题转化为优化问题,引入量子遗传算法处理模态参数,进行结构的损伤识别.为了让量子遗传算法更适用于结构工程损伤识别领域,提出了改进的动态策略调整量子门旋转角.以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定了损伤工况,对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究表明:该损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路.