桥梁结构移动载荷识别的新方法

桥梁结构的移动载荷识别技术是桥梁工程建设的技术难点之一。本文在载荷匀速移动的基础上,将时域识别的方法推广运用到变速运动的载荷,运用广义正交变换技术研究了移动载荷识别的新方法,并推导出了在广义正交域下移动载荷识别的数学模型。通过计算机仿真算例验证了该理论的正确性及在工程运用中的可行性。该模型适用于桥梁结构的移动动态载荷识别,为移动载荷识别技术的发展打下一定的基础。     

薄膜电阻温度计原理性误差分析及数据处理方法研究

薄膜电阻温度计是高超声速测热试验中一种常用的传感器,多用于激波风洞中.改进薄膜电阻温度计测热数据的后处理方法,分析其原理性误差,提出修正方法,可以进一步提高热流测量精度,为防热设计提供可靠数据.应用三维热传导理论,考虑热流和温升的耦合影响,计算了气动加热条件下薄膜电阻温度计结构温升情况,得到了铂层内的温度分布规律,并与一维半无限简化理论得到的薄膜电阻温度计表层温度相互对比,得到了模型简化带来的原理性误差;建立了由表面温升计算表面热流的导热反问题计算方法,与经典的Cook-Felderman处理公式和热电模拟网络处理方法相互对比,提出了修止热流值的方法,为提高热流测量精度提供了一种可行的手段.     

环境激励下运输类飞机颤振试飞技术研究

介绍了两种类型运输类飞机基于自然飞行大气环境激励下的颤振试飞的测试技术、飞行技术、数据分析技术和部分试飞结果.试飞证明虽然利用此类激励获得的结构响应信号幅值较小,但是在多输入多输出系统振型分析基础上,实现了小幅值信号密集模态的准确识别.     

航天器动力学特性参数在轨辨识技术

从结构模态参数的可识别性出发,结合结构自由响应识别技术和数字处理技术,开发出大型航天器动力学特征参数在轨辨识系统,包括硬件系统和软件系统,其中软件系统由C+ +和汇编语言组合编写,系统各部分均模块化,可适用于较复杂的工程任务.在此基础上设计了模拟在轨航天器的试验验证系统,检验辨识算法和设计软件的可靠性以及航天器在轨辨识的实时性.该试验系统包括一个对称的双梁结构,利用对称结构的弱耦合可得到多个密集模态,该结构可模拟大型航天器在太空失重条件下所特有的动力学特征.试验表明系统辨识算法可靠,精度达到设计要求.     

一种非线性系统集员辨识算法

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.     

一种基于Hausdorff距离的改进星图识别方法

针对基于Hausdorff距离HD(Hausdorff Distance)识别法存在识别速度慢和对星敏感器镜头旋转特别敏感的问题,提出了一种基于Hausdorff 距离进行星图识别的改进算法,它采用有向距离和绝对距离相结合的方法,利用恒星的空间结构信息,构建有向距离匹配模型;根据镜头旋转特性,建立绝对距离抗旋转模型;对两种模型测试研究确定加权因子,同时选取恰当的匹配识别门限,最终实现匹配识别的性能达到最优.仿真实验结果表明,改进后的算法不但保持了原有算法的高识别率,强抗噪性,而且还具有更快的识别速度和好的抗旋转特性.它在实际工程中已得到成功应用.      

复合舵机的神经网络自校正控制

针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.      

基础激励下结构模态参数辨识

利用基础激励辨识结构模态参数的方法是一种在空间飞行器的研制中具有工程意义的模态分析方法。文中对这一方法做了较为系统的探讨,推导出了基础激励下频响函数的数学模型,其形式类似于传统方法中相应的公式,因而只需对测量数据稍作代数修改,即可利用现成的模态分析系统进行基础激励下模态参数的辨识。通过计算机仿真、悬臂梁试验及工程实例的综合分析,表明基础激励方法在工程应用中具有与其他传统方法同等的可靠程度。     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.      

计算参数对数值修正载荷识别算法的影响

针对在载荷识别计算中经常遇到的累积误差问题,提出了一种在每个时间步长内迭代修正的 载荷识别算法。首先利用拟静态算法得到载荷初值,再使用数值迭代算法对其进行修正计算,仿真结果表明,该修正算法可以有效地减小由于累积误差导致的发散,得到收敛的识别结果。针对上述算法,本文以多输入多输出简支梁为模型,分别分析了区间放大系数、区间分割系数和精确度指标3个计算参数对于识别结果的影响。计算结果显示,参数的选择对算法的效率和精度影响很大,不当的参数甚至可能引起识别结果严重发散,所以选择合适的计算参数对于数值修正算法十分重要。