桥梁结构非线性模型修正研究综述

针对桥梁服役期间由于结构力学性能减弱从而表现出具有时变特征的非线性振动问题,在回顾非线性模型修正发展的基础上,分别从非线性系统识别、非线性模型修正方法和非线性模型不确定性量化3个方面入手,总结了结构非线性模型修正技术中存在的一些关键问题;结合复杂结构损伤识别、性能评估与安全监测等内容,对其在桥梁结构中的应用展开了讨论。研究结果表明:以固有频率和模态振型为代表的响应特征量仅能反映时不变结构的物理特性,对于非线性结构而言其力学性能随外激励作用而不断变化,基于线性系统特征量的模型修正方法不能很好地适用于具有明显时变特性的非线性结构;结构动力响应主分量的瞬时频率和瞬时幅值包含了振动响应信号的相位信息和幅值信息,可以较为全面地反映动力荷载作用下结构响应的非平稳特性,选择具有时变特性的瞬时特征量来构建目标函数能够更为合理地表征非线性结构的动力特性;不确定性模型修正方法通过综合利用实测响应数据,考虑了测量噪声、模型误差和数值计算方法等不确定因素的影响,提高了模型修正结果的准确性;复杂结构非线性模型修正过程中涉及的参数众多,计算量大,极大地限制了其在实际工程结构中的应用,因此,合理选择具有代表性的非线性模型参数以及提高模型修正的计算效率是当前亟需解决的问题。      

基于小波变换的神经模糊系统的一种非线性滤波方法

针对信号中含有复杂噪声难以滤除的问题,提出了一种把自适应神经模糊推理系统(ANFIS)与小波变换相结合的方法,该方法通过ANFIS具有万能逼近原理,及小波变换中小波的分解与重构,来调整适当的阈值来达到最终滤波的效果。仿真结果表明对于一个含有复杂噪声的信号而言,此种结合的方法与单独利用ANFIS或小波变换相比,滤波效果更佳。而且对实际中含有未知噪声的去除问题提出了一种可行的方法。     

准周期激励非线性隔振系统的混沌研究

建立了准周期激励下非线性隔振系统的模型;应用Poincare映射方法对系统进行降维处理后,在Poincare截面上分析了系统稳定流形和不稳定流形的行为。应用Melnikov方法确定了系统产生混沌的参数区域。结果表明双曲不变环面的稳定流形和不稳定流形之间同宿横截相交是导致该系统产生混沌的根本原因,并给出了系统出现混沌时的相图、Poincare截面图,计算了Lyapunov指数。     

非线性波浪水槽内波浪的产生和传播

文章在波浪水槽内通过数值模拟和物理实验相结合的方式,研究了波浪的产生和传播问题。在高阶谱计算模型中引入数值造波边界条件,建立了非周期谱波浪水槽。基于该水槽研究了具有不同波要素波浪的产生和传播问题,通过与理论解的比较验证了数值结果的正确性。结果表明线性波浪理论可预测具有较小Ursell数波浪的传播,而随着Ursell数的增大,波浪的运动可用二阶波浪理论解来描述。最后通过数值模拟结果和实验结果比较,验证了数值水槽的有效性,分析表明,波面升高及其对应振幅谱的计算结果与实验数据吻合较好。     

三维完全非线性波浪水槽的数值模拟

用有限元求解拉普拉斯方程,采用满足完全非线性自由表面条件的半拉格朗日法追踪流体自由表面,离散单元采用20节点的六面体二次等参数单元,建立了三维完全非线性数值波浪水槽.把数值计算结果与水面初始升高产生箱体内流体运动解析解和二阶斯托克波理论解进行了对比,结果表明该模型是稳定的、守恒的,能精确模拟非线性波浪的产生和传播,为今后研究非线性波浪对船舶等非规则物体的作用提供了参考.     

基于钢混协作关系的几何非线性分析法

介绍了基于钢混协作关系的非线性问题,分析了目前对钢筋混凝土结构的几何非线性分析方法,特别是TL列式和UL列式,同时介绍了几种几何非线性问题的求解方法。     

一种基于模型的水声弱信号检测方法(英文)

Detection of weak underwater signals is an area of general interest in marine engineering. A weak signal detection scheme was developed; it combined nonlinear dynamical reconstruction techniques, radial basis function (RBF) neural networks and an extended Kalman filter (EKF). In this method chaos theory was used to model background noise. Noise was predicted by phase space reconstruction techniques and RBF neural networks in a synergistic manner. In the absence of a signal, prediction error stayed low and became relatively large when the input contained a signal. EKF was used to improve the convergence rate of the RBF neural network. Application of the scheme to different experimental data sets showed that the algorithm can detect signals hidden in strong noise even when the signal-to-noise ratio (SNR) is less than −40d B.     

基于深度学习算法的船用高频电路工作状态检测研究

为了提升船用高频开关电源的运行可靠性,提出基于深度学习算法的船用高频电路工作状态检测方法。采集船用高频电路工作状态信号,作为深度受限波尔兹曼机的输入,深度受限波尔兹曼机利用2层受限玻尔兹曼机,通过2次非线性映射,提取船用高频电路工作状态特征。设置所提取的高频电路工作状态特征,作为支持向量数据描述方法的输入,将输入样本映射至高维内积空间,判定样本是否存在于高维内积空间的最优超球体内,检测船用高频电路工作状态为正常或异常状态。实验结果表明,该方法可以精准检测船用高频电路工作状态,满足船舶高频开关电源的运行可靠性需求。     

碰撞凹陷对导管架屈曲及疲劳强度的影响

以某导管架架腿在受台风影响下与运维船发生碰撞凹陷为基础,根据碰撞产生的实际凹陷尺寸,建立导管架架腿凹陷模型,采用Ansys软件研究碰撞凹陷对圆管屈曲承载能力及疲劳强度的影响。结果表明：在轴向荷载作用下,碰撞凹陷后圆管临界屈曲承载能力降低了45.87%。在临界屈曲载荷作用下,完整圆管径向位移沿圆管径向向外鼓曲,但凹陷圆管径向位移呈现局部向内凹陷和局部向外鼓曲的现象。碰撞凹陷后,凹陷圆管疲劳损伤值局部区域呈增加的趋势,疲劳损失最大值区域发生在凹陷中间凹痕的C点和D点区域。     

磁悬浮球的自适应径向基函数控制方法研究

磁悬浮是集众多学科为一体的高新技术,具有无摩擦、清洁环保和安全可靠等优点。而悬浮控制作为磁悬浮技术的核心引起了人们的关注。以单点磁悬浮球作为研究对象,由于磁悬浮球系统具有高度非线性、随机不确定性和时滞性等特点,采用其他传统控制算法往往会引起系统超调量过大和响应速度过慢等问题。针对此类问题,提出一种不依赖于精确数学模型的自适应径向基函数(A-RBF)控制算法,以此实现磁悬浮球的稳定悬浮和获取系统满意的动态性能。首先建立磁悬浮球的非线性数学模型;其次通过非线性坐标变换得到磁悬浮球的线性数学映射模型;然后设计出A-RBF算法中相应的控制律和自适应律,并利用Lyapunov函数验证该算法的稳定性;最后通过不同的评判指标进行SMC和A-RBF算法的比较验证。仿真结果表明：由于A-RBF算法未忽略磁悬浮球系统中的高阶项,因此它不仅具有较快的响应速度和较小的超调量等优点,而且还具有适应系统参数变化范围大的能力。当依次输入正弦和方波信号作为输入时,A-RBF算法的跟踪效果最佳,其次为SMC。实验结果表明：当外部扰动存在时,A-RBF算法不仅实现了磁悬浮球的稳定悬浮,而且其误差仅在0.2 mm之内,并且...