用结构化非线性最小范数法识别包装系统模态参数

考虑到包装系统的复杂性,可将包装件建模为多模态系统.对结构化非线性最小范数法进行改进,推导出了识别系统自由响应的零点和留数的迭代法,该方法采用以Prony方法识别出的系统的零点和留数为迭代起点,模拟结果表明：该方法与Prony方法相比具有更好的精确性,为准确识别包装系统各模态的参数打下基础.     

基于环境激励的桥梁模态参数识别

深入研究基于环境激励的模态参数识别方法的原理及特点,归纳分析了基于环境激励的模态参数识别方法的优点,并借助一定的桥梁实例分析,对基于环境激励的模态参数识别方法进行了深入的研究,为基于环境激励的桥梁模态参数识别的研究和发展奠定了坚实的基础。     

起重机臂架结构试验模态参数识别

以门座起重机组合臂架系统为研究对象，用试验模态分析方法对臂架结构进行了测试分析，提出设计起重机时应注意：１）臂结构的振动能量般集中在前３阶模态内；２）臂架结构共振时其拎点处的振幅最大。     

基于输出响应的识别结构参数的神经网络方法

讨论了输出未知时结构模态参数基于频率响应函数的神经网络识别方法,并研究了不同的噪声水平和网络输入层结点数目的变化对网络输出误差的影响。讨论了网络对不同阶数模态参数的识别精度。数值结果表明该方法是可行的。     

变微分模态分解罚参量选择方法与时变系统识别

针对变微分模态分解（variational mode decomposition,VMD）罚参量会对分解结果产生影响的问题,提出一种基于数据驱动的VMD罚参量选择方法.该方法首先通过傅里叶变换的主频峰值确定罚参量;然后调整层数参量,获得有限个固有模式分量,通过对比不同层数参量时所得固有模式分量的固有频率与阻尼比变化,剔除伪分量;最后对真实固有模式分量进行希尔伯特变换,用于识别时变系统的瞬时频率. 为证明所提方法对时变系统识别的有效性和准确性,分别对具有时变刚度的结构系统和柴油发动机的时变做功过程进行研究,将所提方法结果与经验模态分解方法结果进行比较. 比较结果表明,当罚参数取值是信号最大幅值的1.5～16.0倍时VMD分解结果最优,所提方法可以更准确地识别瞬时频率,在工程应用中的能够更有效地对系统瞬时频率进行识别.      

环境激励下钢筋混凝土拱桥模态参数识别

为正确选择模态参数识别方法,对某钢筋混凝土拱桥进行了环境振动试验,采用频域、时域和时频分析方法——峰值拾取法(PP)、随机子空间识别(SSI)以及基于经验模态分解(EMD)和随机减量技术(RDT)的方法——识别其模态参数;比较了3种模态参数识别方法的特点和识别结果,并与有限元法计算结果进行了比较.研究结果表明:峰值拾取法的识别速度快,识别的频率较可靠,但识别过程需要较多人工干预;随机子空间识别的理论体系完备,适合程序实现,识别过程能较好地抵消测试过程中噪声等的影响;由于模态混叠的影响,EMD-RDT识别结果具有一定随机性.     

基于变分模态分解和奇异值分解的结构模态参数识别方法

为了准确获得结构的固有频率、阻尼比与振型, 将变分模态分解与奇异值分解相结合, 提出一种新的结构模态参数识别方法; 基于已有时频参数识别方法, 根据测量的脉冲激励与加速度响应估计系统的频响函数, 对系统的频响函数进行反傅里叶变换得到脉冲响应函数; 对各测点的脉冲响应函数进行变分模态分解, 得到与结构固有频率对应的本征模态分量; 提取本征模态分量的固有频率, 利用与固有频率相近的本征模态分量作为行向量构造奇异值分解矩阵, 对所构矩阵做奇异值分解, 利用最大奇异值重构左、右奇异值向量, 识别结构的振型、固有频率和阻尼比; 通过四自由度质量-弹簧-阻尼模态仿真试验和车体横梁锤击模态试验, 验证了所提出的模态参数识别方法的有效性。研究结果表明: 在四自由度理论模型参数识别中, 系统固有频率和阻尼比的识别结果与理论计算结果的最大相对误差分别不超过0.025%和1.490%, 理论计算与识别的1~4阶振型的模态置信度分别为0.999、1.000、0.999和0.999;在车体横梁锤击模态试验中, 提出方法识别的固有频率和阻尼比与理论计算结果的最大相对误差分别不超过1.57%和1.47%, 且车体横梁的理论振型与识别振型趋势相同。可见, 提出的方法能有效识别结构的模态参数。     

识别桥梁模态参数时域法的仿真研究

根据土木结构环境振动的特点和ＩＴＤ法及随机减量技术的优点，建议用ＩＴＤ法或随机减量技术结合ＩＴＤ法由结构环境振动响应数据识别其模态参数，并用计算机仿真技术，讨论了使用ＩＴＤ法和随机减量技术时应注意的一些问题，对桥墩和一些斜拉桥进行了仿真识别，结果表明，用这种方法由土木结构的环境振动响应识别其模态参数是可行的，并具有测试方便，数据处理简单，精度较高，识别结果较多的优点。     

大跨屋盖结构风致动力响应高阶主导模态的识别

高阶模态的贡献在大跨屋盖结构风振响应分析中不能忽略．从模态空间分布和风荷载空间分布相关性强弱与模态对结构响应贡献程度的相互关系出发,提出了通过低阶主要贡献模态间接寻找风荷载强相关高阶模态的思想．在此基础上,通过对高阶模态响应方差矩阵的简化处理得到其等效矩阵．根据等效矩阵中对角线元素构造了高阶模态的模态参与系数,实现对高阶主导模态的识别,有效考虑了高阶模态的贡献．最后,通过对2008年北京奥运会网球中心屋盖结构的风振响应分析对所提出方法的有效性进行了验证．     

时域模态参数识别在南京长江大桥安全监测中的应用

南京长江大桥是我国自行设计建造的首座特大铁路、公路两用钢桁梁桥,为保证桥梁的安全运营,需建立南京长江大桥安全监测与状态评估系统。固有频率、阻尼比、振型等是反映结构整体性能的模态参数,是系统固有的,可作为评价大桥整体性能的重要依据之一。对于大型结构（如桥梁）,频域识别法中的频响函数的获得是一件很困难的事情,用时域法进行模...     

基于复Morlet小波变换的车体模态参数识别

详细推导了基于复Morlet小波变换的车体模态参数识别过程.对国内某高速动车组纯车体进行多点激励正弦扫频,利用随机减量法对车体振动响应信号进行随机减量处理,获取自由振动信号,首次运用小波理论对高速动车进行模态参数识别.同时也运用最小二乘法识别各阶振型.识别结果与商用软件Test.Lab对比,频率误差小于2％,说明小波分析适合用于高速车体这样复杂系统的参数识别.     

PC连续刚构桥施工控制系统参数识别

系统参数误差是引起PC连续刚构桥悬臂施工控制误差的主要因素之一,因此消除系统参数误差是施工控制的关键所在.酉水河大桥施工监控系统参数识别过程表明,参数识别有利于施工参数的重点监测与调控.     

蒙特卡罗法在桥梁损伤识别中的应用

以桥梁结构损伤识别为研究对象,采用模态应变能损伤识别与蒙特卡罗法相结合的方法,讨论了测试噪声对桥梁结构损伤定位的影响。在分析过程中对模态的阶数、单损伤、多损伤及损伤部位等进行了研究,依据噪声影响下的模态应变能变化率定位结构损伤。以某连续梁桥为例验证了方法的有效性,利用蒙特卡罗法进行了1万次的计算,得到在不同损伤程度、不同损伤位置随测试噪声水平变化的识别率。研究结果表明,损伤识别率更能表征损伤识别方法,且符合工程实际需要。     

参数识别与分析在桥梁施工控制中的应用

为了分析在施工控制中桥梁结构设计状态与实际状态之间的差别,简单阐述了参数识别的内容与方法,具体分析了影响施工控制的主要参数,并研究了参数识别中的最小二乘法在施工控制中的具体应用。     

Regularization Method to the Parameter Identification of Interfacial Heat Transfer Coefficient and Properties during Casting Solidification

The accurate material physical properties, initial and boundary conditions are indispensable to the numerical simulation in the casting process, and they are related to the simulation accuracy directly. The inverse heat conduction method can be used to identify the mentioned above parameters based on the temperature measurement data. This paper presented a new inverse method according to Tikhonov regularization theory. A regularization functional was established and the regularization parameter was deduced, the Newton-Raphson iteration method was used to solve the equations. One detailed case was solved to identify the thermal conductivity and specific heat of sand mold and interfacial heat transfer coefficient (IHTC) at the meantime. This indicates that the regularization method is very efficient in decreasing the sensitivity to the temperature measurement data, overcoming the ill-posedness of the inverse heat conduction problem (IHCP) and improving the stability and accuracy of the results. As a general inverse method, it can be used to identify not only the material physical properties but also the initial and boundary conditions' parameters.     

桥梁结构损伤识别的预测模型研究

多元回归分析在工程实际和科学研究中有着广泛的用途，无论是对未来的经济预测还是对结构的健康评估都将起到重要的作用。介绍了基于数理统计理论建立多元逐步回归预测模型的方法，并将其运用到损伤识别领域。根据监测系统所获得的桥梁结构健康状态下的测试数据所建立的预测模型可用于桥梁结构的损伤识别，并且这种方法可考虑各种因素对结构响应量的影响，识别效果好，适用性强。     

径向基神经网络辨识非线性系统的改进算法

利用神经网络的非线性映射特性,将神经网络应用于非线性系统辨识。利用径向基神经网络来辨识非线性系统,并对两种不同RBF神经网络辨识算法进行比较。仿真结果表明,改进的算法具有学习速度快,辨识精度高的特点。     

随机状态模型参数辨识的多步算法

基于解耦辨识和多步计算思想,本文提出了一种状态空间模型参数辨识的多步算法.计算法包括二步加权最小二乘法、一步输出信息序列的修正和一步自适应 Kalman滤波过程,具有全局收敛且对待辨识参数初始估值设置不敏感等特点.仿真结果表明,在受控系统承受测量噪声和过程噪声的情况下,该算法对线性状态空间模型的参数辨识是十分有效的.