基于频率协整的桥梁结构整体损伤识别方法

以基于物联网的桥梁群全寿命安全监测评估系统研究项目为背景,引入计量经济学中处理非平稳问题的协整概念,统计选取协整余量的控制线,以控制线识别桥梁整体结构是否完好,最后通过算例对本方法的有效性进行验证,该研究成果可为同类桥梁结构整体损伤识别和分析提供参考。     

基于KPCA与KFDA的国六柴油机EGR系统故障诊断

为适应柴油机远程自适应诊断的需要,提出了一种基于数据驱动的柴油机故障诊断方法,在国六柴油机EGR系统的典型故障中进行了验证。利用柴油机试验车队实时远程监测数据建立数据模型,将监测参数中与EGR工作密切相关的11个参数作为模型特征变量,首先采用核主成分分析法(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)对原始高维数据进行降维,其次采用核Fisher判别分析法(Kernel Fisher Discriminant Analysis, KFDA)对柴油机EGR系统的正常数据和故障数据进行分类器训练,进而实现对未知数据的故障诊断。结果表明:此方法能够对试验中出现的两种EGR典型故障进行有效诊断,通过KPCA与KFDA相结合,改善了线性方法在处理柴油机故障变量的非线性及强耦合性问题上的缺陷。     

基于模态频率应变能熵和Tent—SSA—BP神经网络的桥梁损伤识别方法的研究

针对服役中的中小型梁桥因环境和材料因素影响易发生损伤的问题，提出了一种融合模态应变能、频率和信息熵的桥梁损伤识别的方法。该方法首先提取出桥梁的模态参数，通过公式得出模态频率应变能熵，对梁进行单点和多点损伤定位分析。其次，利用混沌tent映射，优化麻雀搜索算法的权阈值，调整寻优能力，并且将麻雀搜索算法(SSA)和混沌优化过后的麻雀搜索算法(Tent—SSA)分别优化BP神经网络。最后，将熵值变化率作为输入数据放进神经网络中训练，输出简支梁桥的损伤程度，做出定量对比分析。使用有限元软件进行算例分析的结果表明，模态频率应变能熵能精确定位损伤的位置，对损伤的敏感度较强，解决了识别过程中的非线性问题；同时，优化过后的BP神经网络对损伤识别的准确率更高，预测效果更好。     

考虑运营环境不确定性的斜拉桥模态频率识别

为剔除运营环境因素（温度、车辆荷载、风等）对斜拉桥结构模态频率的影响，凸显因结构损伤引起的频率变化，对运营环境和模态频率之间的量化和传递进行研究。首先，考虑温度对材料弹性模量以及几何特性的影响，对温度影响模态频率的机理进行分析，以灌河大桥为工程背景，在较长时间尺度内对模态频率进行单因素回归分析；然后，根据匀速移动常量力作用模型推导移动荷载和结构振动强度的关系，考虑到车辆荷载及风荷载在较短时间尺度内对桥梁结构作用存在较强的耦合关系，采用非线性主成分分析方法（NLPCA）对运营环境因素进行主要特征提取和冗余信息的剔除，使用人工神经网络（ANN）模型实现两者之间的量化和传递；最后，提出基于运营环境变量分析的模态参数修正方法。结果表明：在较长时间尺度内，温度和车辆荷载与斜拉桥模态频率均有明显的负线性相关性，40℃季节温差对灌河大桥模态频率的影响为1.3%；非强风期间，主梁加速度RMS可近似反映桥上车辆荷载的变化；在短时间尺度内，温度与车辆荷载2种因素影响水平相当，一天内对灌河大桥影响一般不超过1%；基于NLPCA的ANN回归模型能较好地实现灌河大桥环境因素与模态频率的传递，剔除运营环境因素影响后的斜拉桥模态频率变异性明显降低，主要包含某些随机误差，符合正态分布。     

基于温度影响的简支梁桥损伤识别的研究

近年来,基于振动的桥梁损伤识别成为土木工程的研究重点,而环境因素对模态参数的影响越来越引起人们的关注,温度是影响模态频率的主要环境因素。本文利用有限元软件ANSYS进行模态分析得出了不同温度下桥梁的模态频率值,实现了考虑温度影响的桥梁损伤位置和程度的定量识别。     

桥梁健康监测中的关键性问题和损伤识别方法

针对大型桥梁结构健康监测的特点,分析了桥梁健康监测中的关键性问题。阐述了几种传统的损伤识别方法,并介绍了一些新兴理论在损伤识别中的应用,分析了不同损伤识别方法的特点。最后提出基于多传感器信息融合的桥梁结构损伤识别策略,并对桥梁健康监测中损伤识别的发展进行了展望。     

路面结冰时间预测方法

通过室内控制试验获取路面结冰相关数据,将温度、风速及降雨量作为输入变量,结冰时间作为输出变量,建立了路面结冰时间的多变量多项式回归预测模型;引入核函数,将路面结冰预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,构造了多输入、单输出的支持向量机路面结冰时间预测模型。将预测结果与实测数据进行比较。结果表明,两类方法均能较好地预测路面结冰时间,四次多项式统计模型预测值与实际值的相关性为0.974,支持向量机预测值与实际值相关性为0.99,支持向量机预测结果更精确,表明支持向量机更适用于处理小样本、非线性、维数灾难和局部极小等问题。     

基于KPCA和Cam加权距离的带钢热镀锌生产过程监测

针对复杂生产过程存在着参数众多,而且工艺参数间、产品质量参数间各自呈现复杂的多变量非线性耦合关系,提出基于KPCA的非线性生产过程监控与诊断方法。结合数据重构和基于Cam加权距离的领域选取策略这两种方法,计算出故障指数的变化情况,具体分析引起过程异常的工艺参数。利用冷轧带钢热镀锌生产线的生产数据进行实验,实验表明:KPCA具有处理非线性的能力,且能准确地实现对故障的识别。     

基于应变比的桥梁损伤识别与评估方法

为了研究如何应用桥梁健康监测数据对桥梁关键部位损伤进行识别,从而对桥梁健康状况进行有效评价,解决桥梁结构监测数据分析利用方面存在的实用性不强的问题,通过在结构的测试断面和基准断面分别布设一定数量的应变传感器,采用桥梁应变影响线理论,建立了一种基于应变比的桥梁损伤识别与评估方法.分析了大量车辆荷载作用下桥梁应变响应监测数...     

基于复变量求导及Levenberg-Marquardt法对梁的损伤识别研究

文中结合复变量求导方法,利用Levenberg-Marquardt算法,构建了一种损伤识别模式,并以此实现对简支梁结构的损伤识别。该模式以单元弹性模量的减少模拟损伤,采用有限元方法获得结构的振动加速度响应,构造用振动响应与计算响应差值的最小二乘函数作为目标函数的识别依据。在识别过程中,采用Levenberg-Marquardt算法进行弹性模量的迭代计算,引用复变量求导法解决在识别过程中灵敏度计算困难的问题,并通过极小化目标函数求得损伤的弹性模量。分析了不同工况中有无噪声条件下梁的损伤识别效果。数值算例表明,该方法具有一定的鲁棒性。     

岩质边坡稳定性 SVM 预测模型的新型核函数应用

导致岩体破坏的影响因素复杂多样,一般分为几何因素和物理因素。目前针对均质体的岩质边坡物理参数取值方面的研究较多,而关于改进的二折线岩质边坡模型的影响因素分析还处于起步阶段,且寻找能够解决各因素之间非线性关系的分析方法是十分必要的。基于二折线边坡计算模型,引入能够解决高维非线性问题的支持向量机方法,通过重要参数的敏感性分析,提出一种新型的综合核函数,论证该方法在岩质边坡稳定性预测分析中的可行性。通过各因素的敏感性分析可知,关于边坡的几何因素,采用RBF核函数所建预测模型精度较高,Sigmoid核函数适用性较差;关于边坡的物理力学因素,采用Linear核函数所建预测模型精度较高,Polynomial核函数和Sigmoid核函数适用性较差。经核函数矩阵组合得到一种新型综合核函数,并与4种常规核函数进行预测效果对比,结果表明,采用新型综合核函数所得岩质边坡稳定性预测精度最高,绝对误差不超过0.010 3,相对误差不超过2.83%。研究结论可为岩质边坡稳定性分析提供一种新思路。     

基于主成分分析与支持向量机结合的交通流预测

为提高交通流预测的预测精度和预测速度,提出了用非线性回归支持向量机与主成分分析相结合进行交通流预测的方法。主成分分析用来对交通流预测的预测变量进行特征抽取,用较少的主成分代替原预测变量．将生成的主成分输入到非线性回归支持向量机,进行交通流预测,支持向量机的核参数利用Bayesian推理进行确定。通过对济南市交通数据的实例分析来验证该方法的有效性。结果表明,非线性回归支持向量机与主成分分析相结合进行交通流预测不但可以提高交通流预测的精度,同时还可以降低预测所需的计算量,满足交通流预测的实时性要求,预测精度比目前常用交通流预测方法的预测精度有所提高。     

一种基于幂级数展开和最小二乘法的高速公路稳态速度-密度平衡关系式的辨识算法

提出了一种新的辨识Markos Papageorgiou提出的高速公路交通流模型中稳态速度-密度平衡关系式的算法.该算法分为两个步骤,第1步,利用幂级数的原理,将该关系式由非线性模型转换成线性模型;第2步,采用最小二乘法辨识线性模型,并在此基础上获得非线性模型的所有参数,从而达到辨识稳态速度-密度平衡关系式的目的.理论分析和仿真结果均表明,与传统的非线性辨识算法相比,该算法大大提高了模型辨识的运算速度,同时可以实现任意的辨识精度.     

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。     

基于曲率模态和小波系数差的损伤识别

针对单一方法对结构损伤识别不太敏感的缺陷,提出了结合曲率模态和小波分析的综合损伤识别方法。以损伤前后的曲率模态作为分析信号,进行离散小波变换,提取高阶频率系数。将高阶系数之差作为损伤指标,通过高频系数差值的奇异处可以识别损伤位置。经过对2跨连续梁的数值模拟,不仅能够识别1、2处损伤,还能识别支座附近的损伤。证实了此方法定位准确,易于识别的优点,并对一座2跨连续梁钢桥模型进行试验。     

Nonlinear Design Approach to Four-Wheel-Steering Systems Using Neural Networks

Four-wheel-steering (4WS) systems have been studied and developed with remarkable success from the viewpoint of vehicle dynamics. Most of the control methods require a linearized bicycle model of the actual vehicle system which is however strongly influenced by tire nonlinearity. This paper proposes a new method to design the 4WS system taking into account the nonlinear characteristics of tires and suspensions. For this purpose integration of artificial neural network and linear control theory is introduced for the identification and control of a nonlinear vehicle model structured using a software for multi-body dynamic analysis (ADAMS). This model takes into account the nonlinear characteristics of actual vehicles with tires modeled by “magic formula“. The results of computer simulations show that the proposed nonlinear approach is efficient in improving the handling and stability of vehicles.     

基于位移模态四阶导数的梁结构损伤识别

结构损伤识别一直是工程界关注的热点问题,针对混凝土梁结构的动力损伤识别,提出了利用位移模态的4阶导数进行损伤识别的新方法。通过有限元建模和分析,对钢筋混凝土梁进行损伤识别和算例仿真,从而验证这种方法的敏感性和可行性。研究结果和分析算例表明：利用位移模态4阶导数分析,对结构单处损伤、多处损伤以及对不同的损伤程度都能有效识别,而且不需要结构损伤前的模态参数,显示了该指标检测损伤的优越性和有效性。     

环境激励下桥梁结构模态识别与损伤检测的新方法

已有的环境激励下模态参数识别的方法对模态频率的识别精度相对较高,而对位移模态的识别则误差较大。本文提出一种利用移动质量块在不同位置时对桥梁的模态频率进行多次测量,用各次测得的频率值确定位移模态的新方法,使得位移模态识别的精度接近频率识别的精度,推导了频率与位移模态关系的理论公式,并给出利用以曲率形式表示的单元模态应变能对结构进行损伤标定的基本方法。最后,通过数值模拟对该方法的有效性进行说明。     

混凝上倒T形盖梁疲劳过程模拟

引入一类双标量弹性疲劳损伤本构模型,对桥梁工程中常见的倒T形盖梁进行疲劳全过程分析。该模型采用受拉损伤内变量和受压损伤内变量来描述微观受拉和受压损伤机制对混凝土宏观力学性能劣化的影响,并根据有效应力空间的热力学原理确立了疲劳损伤的演化法则。通过将疲劳损伤本构模型与非线性有限元分析方法相结合,可以精细预测混凝土倒T形盖梁在疲劳荷载作用下的非线性行为,尤其是疲劳加载过程中裂缝的产生和扩展过程,为实际工程的疲劳分析和设计提供了依据。     

Experimental modeling of controlled suspension vehicles from onboard sensors

In this article, identification of vertical dynamics of vehicles with controlled suspensions is considered. Identification is performed from experimental data measured on a four-poster bench test of a segment C car, equipped with a CDC-Skyhook dampers control system. The measurements are obtained from the onboard accelerometers needed by the control system. A nonlinear model in regression form is identified, having the road profile and damper control currents as inputs and chassis accelerations as outputs. The model is identified by means of a set membership structured identification method, which takes advantage of physical information on the structure of the system, decomposing the system into three subsystems: one represents the chassis and engine and the other two represent the overall behavior of front and rear suspensions, wheels and tires. This decomposition allows us to avoid the complexity accuracy problems derived from the high dimension of required regression space. Indeed, the overall high-dimensional identification problem is reduced to the identification of lower dimensional subsystems and to the estimation of their interactions. An iterative scheme is used for solving the decomposed identification problem. As the chassis pitch is small for the usual road profiles, the chassis-engine block is considered linear and standard linear methods are used for its identification. The other two subsystems are the main sources of nonlinearities in the system, mainly due to the significant nonlinearities of controlled dampers and of tires. Owing to the complexity/accuracy problems of a physical modeling of these subsystems, an input–output approach is taken. In particular, a nonlinear set membership method that does not require the search of the functional form of involved nonlinearities is used for the identification of these subsystems. The iterative algorithm converged in two iterations to a model providing a quite satisfactory simulation accuracy for all the considered road profiles and CDC-Skyhook settings.