基于EKF方法的橡胶隔震支座参数识别实验研究

采用Bouc-Wen模型建立橡胶隔震支座的非线性动力学方程,基于已有研究成果,缩减模型参数简化模型,建立不同数量参数的迟滞模型模拟橡胶隔震支座的非线性特性。对橡胶隔震支座进行振动台实验,基于测得的加速度信号和广义卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)方法在线识别橡胶隔震支座的参数和位移。对不同参数数量的Bouc-Wen模型在不同地震波激励下,EKF方法识别得到的橡胶隔震支座模型参数一致,且识别的位移和实际测量得到的位移曲线吻合良好,验证了本文所得模型参数的有效性和准确性及模型简化的合理性,也证明了EKF方法在橡胶隔震支座参数识别中的有效性。     

磁流变弹性体隔振器的非线性滞回动力学模型

根据磁流变弹性体隔振器的试验数据,利用Bouc-Wen模型,建立磁流变弹性体隔振器的非线性动力学模型。通过遗传算法对Bouc-Wen模型进行参 数识别,验证了模型精度。同时提出了改进的Bingham模型,并对磁流变弹性体隔振器进行动力学建模和参数识别。比较了Bouc-Wen模型与改进的Bingham模型的优缺点。     

海上导管架平台结构隔振控制方案与减振效果分析

本文针对海上导管架平台结构的冰激振动问题提出了一种整体隔振方案，通过采用建筑抗震用叠层橡胶支座作为基础隔振元件，对以渤海的JZ20-2MUQ采油平台为基础而设计的1：25的模型试验平台进行数值仿真分析，模拟了模型平台采用隔振方案后的冰激振动响应。通过对隔振前后平台顶部层的振动位移和加速度的比较和分析，同时兼顾考虑了隔振层的最大相对位移，通过优化算法反过来为模型试验平台和隔振支座参数的设计提供理论指导。     

数字图像相关方法在土木测试领域中的实验研究

针对传统接触式测试方法(如电测法等)在土木工程领域中的局限性,开展了数字图像相关(Digital image correlation,DIC)方法在该测试领域的应用研究.采用橡胶带的拉伸实验来验证DIC方法的测量精度,具体的实验测试内容包括:基于空域和频域相结合的混合相关法,开展了建筑膜材的双轴拉伸实验,测量了膜材的力学参数;基于仿射变换的相关迭代法,开展了钢管混凝土框架梁柱连接模型的转角测量与分析实验,测量了加强环式连接的弯矩转角关系;基于时间序列DIC和高速摄影成像技术,开展了自由振动状态下拉索模型的动力学参数识别的实验研究.实验结果验证了这一新型检测手段用于测试建筑材料及结构的力学性能的可靠性与精度.     

计入静位移作用的粘弹阻尼器双线性迟滞模型

在传统的粘弹阻尼器双线性迟滞模型基础上,为了便于参数识别,将滑移迟滞恢复力等效成黏性阻尼力与分段线性弹性力的联合作用,引入指数衰减函数表征弹性力及阻尼力随激振幅值的变化规律,并导出了带静位移的粘弹阻尼器复模量计算模型。提出一种结合复模量及迟滞回线进行参数识别的方法,并通过实例验证了改进模型的准确性及参数识别法的有效性。分析了静位移对迟滞回线及复模量的影响,结果表明:静位移的变化使得迟滞回线沿弹性力曲线移动,并由于非线性刚度的影响,迟滞回线的形状也发生了变化;在模型采用奇次弹性力和线性黏性阻尼力的条件下,储能模量随着静位移的变化成偶次函数的趋势变化,而耗能模量则不受静位移的影响;静位移对储能模量和耗能模量的影响源于粘弹阻尼器刚度和阻尼关于位移的非线性特性。     

基础橡胶垫、滑移和混合隔震房屋的动力特性分析

为了对采用叠层橡胶隔震垫、滑移隔震垫和混合隔震垫的这三种基础隔震结构体系在隔震方面的作用和效果有一个综合的认识和理解，本文对这三种基础隔震垫分别建立了力学计算模型和运动微分方程，并且编制了相应的动力反应时程分析程序。通过工程算例，对比固定结构与隔震结构由于结构的支承条件不同所引起的不同的动力反应，由于隔震结构大大地降低了结构对地震动的反应，从而证实了隔震的有效性。同时，通过分析上述三类隔震结构在地震动下动力反应的基本特点，对比了 三类基础隔震结构在隔震作用方面的不同效果及其优劣性，从而为实际工程选择适合的隔震方式及其参数提供参考。     

考虑SSI效应的铅芯橡胶支座隔震结构体系振动台模型试验

设计并完成了考虑土-结构动力相互作用(SSI效应)的铅芯橡胶支座隔震结构体系振动台模型试验,对比分析了土性地基和刚性地基上隔震结构体系的动力特性、基础及隔震层的转动效应、楼层加速度反应,探讨了SSI效应对隔震结构体系隔震效果的影响.试验结果表明:由于SSI效应的影响,土性地基上隔震结构体系的隔震效率较刚性地基时明显降低,SSI效应对隔震结构体系隔震效率的影响与输入地震动的峰值及频谱特性有关.因此,对建于土性地基上的隔震结构进行设计时,考虑土-结构动力相互作用是十分必要的.     

飞行器典型结构中频分析参数识别及建模技术研究

以飞行器典型结构件为对象开展了中频力学环境预示参数识别及建模技术研究。设计了中频混合模型实验件,开展了统计能量分析参数获取实验,通过实验数据识别出了模态密度、内损耗因子等统计能量参数,可为统计能量子系统的模型修正提供输入。采用FE-SEA方法建立了噪声环境下实验件的混合模型,通过识别出的参数对中频混合模型进行了模型修正,获得了较准确的分析模型。开展了实验件在噪声环境下的响应分析,得到了实验件各部分子系统的振动响应,并与混响室噪声实验数据进行了对比分析,预示结果与实验结果吻合较好,验证了中频混合方法建模的合理性。     

潜射导弹级间段密封圈动态密封性能模拟试验方法

根据潜射导弹级间段密封圈在出水过程中的动态变形参数设计了一套模拟试验件和加载、加水及测量装置,采用摆锤冲击加载方式和裂纹动态张开位移测量方法再现了密封圈在导弹出水过程中的使用条件,证明密封圈在规定的开缝宽度、开缝时间和弹体内外压差的使用环境下能够保证防水和密封效果。利用两自由度冲击响应模型分析了试验的动响应曲线,给出了试验系统模态参数的识别结果。     

跨声速风洞颤振试验模型激振与数据处理方法研究

简述了几种主要激励方法在颤振实验中的优缺点,分别用瞬态激励、有限带宽白噪声激励和单频激励进行地面模态实验,测量机翼模型的振动响应,并用STD、ARMA和复指数模态参数识别等时域方法识别固有频率和模态阻尼,通过与软件计算结果对比分析得知,实测的固有频率与计算结果吻合很好.     

采用ABC算法的关节机器人动力学参数辨识

实验辨识机器人动力学参数是获取基于模型的控制器参数的主要方式。针对一般方法仅能辨识线性动力学模型从而辨识精度不高的问题,提出采用人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法辨识机器人动力学模型。通过Newton-Euler法建立关节型机器人的刚体动力学模型,并用低速动态特性更佳的非线性摩擦模型描述关节间摩擦特性,代替传统的库仑-黏性摩擦模型。优化辨识实验所用的激励轨迹,采集实验数据进行必要的预处理后,采用ABC算法辨识机器人动力学参数。结果表明,ABC算法能够精确辨识动力学参数,基于辨识结果的预测力矩抑制了误差峰值的出现。应用辨识结果设计基于模型的前馈控制器,实验结果表明基于模型的控制器能够提高轨迹跟踪精度。     

有翼飞行器高超声速动导数的风洞自由飞测量

对具有典型意义的有翼航天飞行器模型在力学所JF 8A脉冲型高超声速风洞中M =6.2 6,M =7.91和M =9.2 9条件下进行了模型自由飞实验。由记录的运动经最大似然法作参数辨识后得到了它们的俯仰阻尼导数。实验结果显示 ,在实验范围内模型具有动态稳定性 ,同一名义实验条件下的重复性实验呈一致的运动规律并具有接近的动导数测量结果。实验范围内马赫数的变化 (从 6.2 6到 7.91 )以及模型质心位置的轴向移动 (从 0 .5 0到 0 .60 )没有导致俯仰阻尼系数的明显变化 ,其量值在- 1 .5附近。而马赫数 9.2 9时阻尼值变小 ,其主要原因可能是由雷诺数的变化所引起。此外 ,考虑恢复力矩的非线性影响后 ,辨识结果有所改善     

非线性参数识别的相关积分方法及其应用

使用相关积分方法解决单自由度非线性系统的参数识别问题。利用相关积分方法的滤波特性可以有效地抑制测量信号中的噪声影响，提高参数估计的精度。同时可以分别建立非线性阻尼和刚度参数的线性识别方程．实现两类参数的分离识别，有利于弱非性项的参数估计。将这一方法用于贮箱内液体晃动等效力学模型参数的试验确定问题，解决了由于采用防晃装置而产生的非线性晃动阻尼的参数识别问题。     

非线性系统参数识别的频域法

本文研究非线性构件特性参数的频域识别方法。在概念上,把非线性单元分为“带线性参数的”和“带非线性参数的”两类。首先建立起全部由带线性参数的非线性单元构成的非线性构件时域和频域线性识别方程。接着把含有死区和理想弹塑性滞后回线特性等带非线性参数的非线性单元的一个参数“线性化”,结合上述线性识别方程和单参数优化在时域和频域内识别参数。比较时域和频域识别的过程和结果,表明了频域法在数据处理、抗噪能力和识别精度等各方面都要优于时域法,应用前景较好。     

带滑移滞变系统的三阶段逐步收敛的识别方法

针对非线性带滑移滞变系统模型复杂，参数多，识别时收敛困难等问题，提出了一种三阶段逐步收敛的识别方法对Baber与Noori提出的带滑移滞变模型进行了参数识别。计算实例表明，该方法具有收敛速度快、且容易收敛的特点，对于参数较多、模型复杂的系统，是一种非常有效的参数识别方法。     

非定常气动力辨识的模糊逻辑方法

提出了用内部函数和二次型隶属函数对非线性非定常气动力进行模糊逻辑建模与辨识的方法 ,分别用 F- 18和 F- 16飞机强迫振荡的实验数据建立了非线性非定常气动力模型 ,讨论了隶属函数导数的连续性对模糊逻辑模型精度的影响 ,并与已有的 Fourier模型和非线性代数模型进行了比较。结果表明 ,文中提出的建模方法能够给出更为满意的结果。     

基于小波神经网络的多模型故障检测

提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零，同时证明了如果激活函数满足持续激励条件，辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构，并将小波神经网络作为辨识器应用于多模型故障检测。给出了小波神经网络进行非线性系统逼近的实例，用小波神经网络辨识器对多故障模型检测进行了仿真，证明了此方法的正确性和可行性。     

工业机器人D-H运动学参数分步辨识方法

针对工业机器人运动学参数辨识过程中的角度误差易淹没在数量级较大的位置误差中的问题,提出一种快速有效的分步辨识方法。首先构建机器人Denavit-Hartenberg（D-H）运动学模型,其次给出参数辨识两步误差模型,最后进行机器人运动学参数辨识试验。借助激光跟踪仪进行外部测量,通过3种试验方案对比,验证了基于两步误差模型的机器人运动学参数辨识方法的正确性和有效性,且辨识精度具有一定优势。将辨识参数代替机器人原有运动学参数,进行碳纤维薄板钻孔加工,加工孔的位置度由3 mm提高到1 mm以内。