振动压实过程土体参数识别方法研究

为了分析土壤特性与振动压路机在振动压实过程中的动态相互作用关系,提高压实效果,对振动压实过程中土壤刚度、阻尼、土体随振质量及土的固有频率等参数进行动态识别.用相似理论与模型试验法在确定了模型与原型之间的几何相似比并满足载荷相似条件后,根据模型试验结果推导出了原型土体参数;用方程对等法把受简谐激振力作用的振动轮等效为集中质量振动系统,以此作为振动压实过程的力学模型,根据振动微分方程的等效条件进行识别;用幅频特性曲线拟合法以振动压路机-土壤系统动力学方程为基础,用计算机进行动态仿真.分析表明:土的刚度和阻尼,不仅与被压实时土的初始状态、环境温度和湿度等因素有关,而且随振动压实过程中压实度的变化而改变.     

整车室内道路模拟试验系统特性识别的研究

为进行有效的整车室内道路模拟试验,首先要通过系统特性识别获得整个试验系统的频率响应函数矩阵,而后在目标信号模拟过程中获得满足要求的驱动信号。本文详细叙述了系统特性识别原理、过程以及对识别的模型进行评判的方法,并结合具体的试验进行了验证。     

基于贝叶斯谱密度法的非线性桥梁结构动力系统模型参数修正

采用贝叶斯概率方法对在不确定输入作用下随机模型的模型参数进行定量化.对系统响应信号运用谱密度识别法进行模型修正.贝叶斯谱密度法运用快速傅里叶变换(FFT)对非线性动力系统结构参数的概率密度函数进行修正,不仅符合系统响应信号的概率分布,同时也适用于非线性系统参数识别.利用贝叶斯谱密度法,对两跨连续梁桥非线性系统结构模型进行修正.     

汽车道路模拟系统特性辨识研究

在进行室内汽车道路模拟试验时,对由振动台架和被试对象组成的试验系统,准确地辨识出系统特性是实验取得成功的关键步骤之一。详细论述了利用CARMA模型识别道路模拟试验系统的原理和过程。基于单输入单输出系统的时域CARMA模型．通过优化算法和系统辨识的方法识别了模型参数及模型阶次,并通过试验验证了这种方法的正确性。     

斜拉桥环境激励模态参数识别不确定性试验研究

为分析环境激励法模态参数识别的不确定性,对一模型斜拉桥进行了分区模态试验,测试了主梁竖向和扭转、主塔面内和面外模态。首先,分析了非白噪声激励对模态参数识别的影响,提出采用结构有限元模型仿真分析结合稳定图剔除虚假模态的方法。其次,采用特征系统实现算法(ERA)结合提出的虚假模态剔除方法,识别出全桥15阶模态。再次,采用峰值法(PP)、正交多项式法(RP)、最小二乘复指数法(LSCE)、随机子空间法(SSI)分别进行模态参数识别,对比了各方法模态参数识别结果,统计了其不确定性,频率的识别结果变异性小,阻尼和振型有较大的变异性。最后,采用MONTE CARLO法对实测频响函数添加噪声后进行模态参数识别,结果表明,测点位于振型振幅较大位置时,模态参数识别结果的不确定性小,模态参数识别方法的不确定性比噪声的不确定性大。     

斜拉桥施工监控数据管理系统开发

为解决斜拉桥施工监控过程中测量数据量庞大、管理和分析任务繁重而易出错的技术难题,基于数据库技术、水晶报表技术和Visual Studio 2008编程环境,开发了斜拉桥施工监控数据处理系统.该系统从斜拉桥施工监控的基本理论入手,实现了监控过程中施工误差识别和利用识别结果进行补偿修正有限元模型的问题,解决了利用关系型数据库快速、智能地形成各种报表的关键问题.该系统成功应用于武汉二七长江大桥的施工监控,使现场监控工程师可以专注于结构分析,而非数据处理.     

基于位移测量的非线性涡激力模型参数识别方法

利用半经验数学模型来近似表示涡激力是目前研究涡激共振所采用的主要方法，但关于非线性涡激力模型参数的试验识别研究还较少，现有识别方法也有待改进。为了更方便可靠地识别非线性涡激力模型中的参数，根据能量等效原理推导出一种基于节段模型位移响应的气动参数识别新方法。通过节段模型风洞试验测得中央开槽箱梁断面的扭转涡激共振位移响应，应用新方法识别简化非线性涡激扭矩模型中的气动参数，并对参数识别精度做出评价。将新方法与Ehsan等所建议的位移法以及基于实测力时程的三步最小二乘拟合法进行了对比。结果表明：利用新方法识别得到的气动参数可以较好地预测系统的扭转涡激共振位移响应；基于一致的系统线性机械参数，新方法识别得到的气动参数与Ehsan等所建议位移法的识别结果基本相同，而新方法能进一步考虑对识别结果影响较为显著的机械参数非线性特性；当新方法考虑非线性机械参数时，其识别结果和基于实测力时程的三步最小二乘拟合法相比也十分吻合，并且新方法更为简便。     

基于盾构掘进参数的孤石地层识别方法研究

为了在盾构掘进过程中准确识别孤石地层，保证施工安全，运用理论分析与工程数据验证，研究孤石地层识别方法。基于盾构掘进比能，结合主掘进参数，提出修正比能（SM），构建孤石地层SM识别模型及识别矩阵。运用BP神经网络技术，以实测掘进参数作为训练样本，建立孤石地层神经网络识别模型，具有极高的识别精度。利用盾构掘进数据对孤石地层识别方法进行工程验证。研究结果表明： 1) 修正比能法具有较强的容错能力、稳定性及特异性，识别效果优于掘进比能法； 2) 2组实测数据下，神经网络识别结果与识别矩阵的吻合率达到98.3%和98.8%； 3) 以修正比能法为基础，结合神经网络法作为辅助与参考对孤石地层进行双重识别，具有较好的工程实际意义。     

拉条模型风洞试验测量桥梁颤振导数的理论与方法

颤振导数的测量在桥梁抗风设计中占有非常重要的地位，是预测桥梁颤振稳定性和计算抖振力的基础，其通常通过节段模型试验模拟主梁振动折减频率进行模态识别而得到的。本文讨论了通过拉条模型试验，用自由振动法测量颤振导数的理论过程，并探讨在全桥模型中使用自由振动法测量颤振导数的可行性。     

Probe Data-based Identification of Vehicle Behaviors at Intersection

交通控制策略制定过程中,对于车辆在交叉口进口道前行为规律的把握至关重要.准确辨识进口道车辆行为模式,是研究下一代基于车路协同的交通控制理论的基础之一.基于车路实验平台的实时车载数据,运用加权平均法对交叉口的车辆换道和转向行为进行了观察分析,并通过建立线性规划模型及求解对辨识过程中的匹配误差进行了处理.最后实地的案例研究显示,本研究的方法对交叉口驾驶转向行为识别精度达100％,对换道行为识别的误差为8.33％,基本能够满足交通控制的要求.