基于UKF模型更新的混合试验方法

在混合试验中,将结构划分为物理子结构和数值子结构两部分。对遭遇强震下大型结构的混合试验,很难保证数值子结构仍处于弹性阶段。为确保数值子结构模型的准确性,提出基于Unscented Kalman filter (UKF) 模型更新混合试验方法。该方法假定数值子结构与物理子结构恢复力模型相同,在混合试验进行中利用物理子结构试验观测数据,采用UKF方法在线识别物理子结构模型参数,实时更新数值子结构模型参数。通过数值模拟,应用UKF方法对单自由度结构非线性模型进行在线参数识别,验证UKF方法性能;通过对弹簧试件实际试验,验证该混合试验方法的有效性。结果表明,基于UKF模型更新混合试验方法较传统混合试验方法精度更高。     

基于有限元软件OpenSEES的混合试验系统及试验验证

用混合试验研究结构在强震下的抗震性能时,仍然选择简单的线性模型对数值子结构进行模拟显然难以保证实验结果的精度。为解决该问题,将有限元软件OpenSEES引入混合试验中以提高数值子结构的模拟精度。主要研究基于有限元软件OpenSEES和接口软件OpenFresco、实验控制dSPACE建立的混合试验系统,并通过混合模拟和混合试验验证所建立混合试验系统的有效性和精度。研究结果表明:数值子结构内核OpenSEES、接口程序OpenFresco以及实验控制dSPACE之间具有良好的通讯性能,能满足混合实验的要求;试验系统具有较好的稳定性和精度。     

以科学为基础的复杂系统工程研制

核武器是特殊的复杂系统，对使用有效性、安全性、可靠性有特殊的要求，核武器的工程研制是以科学为基础的方法进行的，强调基础应用研究，加强系统研究和计算机数值模拟。对复杂系统环境适应能力的力学和材料科学的数值模拟是重要的发展方向，数值模拟的关键建模和试验设计，目前对复杂系统还没有普适的建模理论，21世纪科学的发展，必将在各种学科领域中加快数值模拟的应用。     

基于在线神经网络算法的混合试验方法

混合试验是一种将数值模拟与物理试验相结合的新兴结构抗震试验方法,得到了相关研究者们的广泛关注。如何模拟具有强非线性的数值子结构仍是混合试验亟待解决的问题。在传统的离线神经网络基础上提出一种在线学习的神经网络算法,并应用于混合试验中来在线预测数值子结构恢复力。在线学习算法仅利用当前步的系统输入和观测样本,采用递推形式更新每一步的权值和阈值。针对两个自由度非线性结构,分别进行了基于在线学习和离线学习神经网络的混合试验数值仿真。研究表明:与离线学习神经网络算法相比,在线学习神经网络算法具有更好的自适应性,能够有效提高恢复力预测精度和计算效率;基于在线学习神经网络算法的结构混合试验方法可以提高混合试验结果精度。     

考虑物理加载时滞的力修正迭代混合试验方法EI北大核心CSCD

为了提高传统迭代混合试验的收敛效率,提出考虑物理加载时滞的力修正迭代混合试验方法。该方法将数值子结构与试验子结构两部分进行全时程数据交互,其中包括时程内计算与加载的内环控制和时程间外环的迭代收敛控制。在时程内环通过力修正策略对运动方程数值积分中的试验子结构反力进行修正,同时结合三阶多项式外插方法对物理加载位移命令进行时滞补偿。在时程外环结合不动点迭代算法,建立外环迭代收敛控制器,以减小相邻两轮次之间的位移响应误差。以三层框架黏滞阻尼器减震结构为例,通过数值模拟对力修正策略进行了验证,进一步分析了加载时滞大小对迭代收敛性的影响。结果表明:力修正策略能有效提高迭代收敛效率,同时试验子结构反力修正精度越高收敛效率越高;物理加载时滞对迭代收敛性影响显著,时滞补偿能有效提高迭代收敛性。     

偏心支撑框架空间子结构混合试验边界条件模拟方法

数值子结构的建模精度和子结构的边界条件模拟是子结构混合试验中的两个关键问题。为进一步研究这种新型结构试验方法对于空间框架结构的适用性,基于高强钢组合Y形偏心支撑框架模型展开研究。首先建立了一套由OpenSees, OpenFresco试验平台以及MTS加载系统组成的混合试验系统。然后分别针对2层、3层和4层3跨高强钢组合Y形偏心支撑框架,取底层带有偏心支撑的框架部分作为试验子结构,其余部分作为数值子结构在OpenSees中进行模拟。在混合试验之前,利用已有单榀试件拟静力试验结果对数值子结构的建模方法进行了数值模拟验证。最后选取El Centro波作为原始输入地震波,针对试验子结构的平动模拟和竖向荷载作用进行了一系列空间子结构混合试验。结果表明:通过数值模拟验证拟静力试验结果的方式,可以为混合试验中数值子结构的建模提供参考依据;采用双作动器水平加载来实现试验子结构的平动,可以有效考虑数值子结构对试验子结构的边界约束;竖向荷载的考虑,可以更真实的模拟试验子结构的重力二阶效应。     

采用电动式激振器的混合试验系统设计

混合试验是一种将数值模拟与物理试验相结合的新兴结构抗震试验方法,是一种评估非线性结构和系统性能的先进试验方法。该文提出了一种采用电动式激振器的混合试验系统设计方法。该方法以电动式激振器为作动器,并采用MATLAB软件、STM32系列单片机、串口通信技术、等效力控制方法以及位移传感器、力传感器等构建了一套包含硬件和软件的完整的混合试验系统。为了检验所设计混合试验系统的性能,选用粘弹性阻尼器作为试验子结构,对加入粘弹性阻尼器的单自由度框架结构进行了混合试验分析,结果表明:该文设计的混合试验系统数据通信可靠,整个系统可行、有效。     

RC 隔震框架缩减自由度子结构耦合混合试验研究

本文提出基于 GPU 并行计算、缩减自由度及考虑隔震支座非线性耦合力学特性的隔震结构混合试验模拟方法,准确地评估地震作用下隔震层橡胶隔震支座与上部结构耦合的真实响应特点。通过数值模拟的方法对上部结构各楼层的恢复力性能进行分析,将上部结构简化为非线性 MDOF 剪切模型;结合隔震支座的拟静力试验建立考虑非线性耦合的隔震支座模型,得到该结构的缩减自由度子结构耦合混合试验数值模型,通过橡胶隔震支座的动力试验和子结构交互计算进行不同地震作用下 RC 隔震框架的混合模拟试验研究。试验结果表明：10 层 RC 隔震结构的混合试验中,隔震层变形与数值模拟计算结果吻合较好,利用混合试验方法对结构自由度进行缩减,既能较好地还原上部结构的动力特性,也能得到橡胶隔震支座在地震作用下的真实响应,且保证了较好的分析速度和精度。     

考虑不完整边界条件的新型混合试验方法

在混合试验中,当子结构边界自由度较多时,其边界条件往往难以完全实现,而边界条件的缺失势必改变原结构的受力状态,影响结构性能评估的准确性。为此,提出基于模型更新的在线数值模拟方法,称之为考虑不完整边界条件的新型混合试验方法。该方法建立具有相同本构关系的两套数值模型,分别用于整体结构数值计算和物理子结构本构模型参数识别。由于结构反应由整体结构数值模型求得,边界条件自然得到满足;而且数值模型的本构参数不断根据物理试件的试验结果在线修正,提高了数值计算的准确性。以物理试件的恢复力为追踪目标,采用基于梯度的优化方法在线估计并更新材料本构模型参数;以Matlab和Open Sees为计算平台完成了边界条件不完整的钢筋混凝土框架结构虚拟混合试验。结果表明,该方法几乎消除了边界条件不足带来的不利影响,提高了混合试验的模拟精度。     

交替协调子结构混合试验方法研究

该文提出一种静态与动态分离的在线混合试验框架,其中动力方程由时间积分算法得出,回复力由对子结构的静力加载得出。混合试验中,数值子结构和试验子结构之间的边界协调问题是试验成功与否的关键。该文提出一种交替协调的边界近似协调方法,数值子结构边界上的位移由上一步的试验子结构提供,而获得的边界上的力用于这一步的试验子结构的加载。将该方法应用于六层菱形BRB加固的混凝土框架中,通过数值验证,这种近似的边界协调方式引入的误差可以忽略。尽管这不是一种精确的边界处理方式,但它使子结构混合试验的实施变得更加简单且灵活。     

PCMCIA插卡式仪器在测控系统中的应用

本文针对ＰＣＭＣＩＡ总线标准，讨论了ＰＣＭＣＩＡ插卡式仪器在测控系统中的应用。着重分析了这类系统的一般组成、当前所能完成的主要测控功能、软件设计等重要问题。最后给出了一个ＰＣＭＣＩＡ卡在某型天线测试中具体应用的实例。     

力-位移混合控制方法在大型多功能试验加载系统拟静力试验中的应用

为了满足结构试验试件尺寸越来越大、边界条件越来越复杂的需求,国内外多家高校和科研机构都开发了大型多功能试验加载系统。对试验系统的精确加载控制是保证试验顺利进行和取得准确试验结果的关键。本文首先介绍国内外现有的一些大型多功能试验加载系统,并针对哈尔滨工业大学结构与抗震试验中心的大型多功能试验加载系统压剪拟静力试验的竖向加载控制方法展开研究。提出应用力-位移混合控制方法实现竖向力加载控制,基于MTS控制系统给出具体实施方案,并通过试验对比传统力控制方法与基于力-位移混合控制方法的控制效果。研究结果表明：传统力控制方法虽然能很好实现稳定的竖向力,但是很难保证试件的压剪受力状态;而力-位移混合控制方法不但可以精确实现轴向力的加载控制,还能确保试件的压剪受力状态。基于力-位移的混合控制方法对于该类加载试验系统的竖向力加载控制具有通用性,在大比例尺柱、墙等试件的压剪试验中具有广阔的应用前景。     

3D printing with particles as feedstock materials

3D printing has been applied in numerous research fields ranging from biomedical, mechanical engineering and chemistry to material science. 3D printing applications have driven innovations in particle technology, especially through tackling particle-related issues arising from the development of particle-based printing feedstocks across such application areas. Therefore, in this review, established 3D printing processes are described to include their prototyping mechanisms, advantages and limitations. Various particulate systems, including dry and wet systems, as printing feedstock materials are introduced. The main motivation for this paper is to outline the current state of particulate feedstock systems and to attempt to outline future directions for enhancing these particle applications. This paper would be valuable for individuals, researchers and companies who need adequate and comparative information regarding the state of particle applications in the AM industry.     

Manufacturing perspective of enterprise application integration: the state of the art review

Manufacturing enterprise today has become a matter of effective and efficient application of information technology and knowledge-based engineering. Several new manufacturing paradigms such as virtual enterprise (or extended enterprise) and mass customization have resulted in a highly distributed and autonomous manufacturing system. On the one hand, this will increase the competitiveness of a firm in terms of quickly meeting dynamic changes in the market; on the other hand, this will also increase the difficulty of integrating different information and knowledge systems residing in each member firm. This integration is also called enterprise application integration (EAI) (here the term application means information systems or software systems for supporting manufacturing or service activities). The methodology for EAI has been studied for at least a decade; but no satisfactory solution has been found from a practical viewpoint. EAI is becoming even more difficult due to the boom in various enterprise information and knowledge systems (and also to ever increasing competition in the technical software market). The study presented in this paper conducted a critical analysis of existing solutions to EAI. We consider EAI as having two generic issues: semantic integration and syntactic integration. The main problem of semantic integration reduces to the general problem of enterprise or business modelling. The main problem of syntactic integration reduces to the general problem of software architecture of enterprise applications which enables interoperability between any two EAs. While the first issue is studied in the manufacturing field, the second issue is studied in the computing engineering field. In this paper, both issues are put together under the context of EAI and studied. The result of the study, together with our experience with one Canadian manufacturing firm, has led to the identification of several issues to be addressed in the future. We also outline possible ways to approach these issues.     

自动装填机程序控制器模拟试验系统总体设计

本文着重讨论了某工程自动装填机程序控制器模拟试验系统，程序控制器是某工程自动装填机的核心部件。为了保证该部件的工作可靠性，降低试验成本，采用计算机集成控制与管理的可靠性模拟试验系数，对程序控制器进行带载的可靠性试验。该模拟系统由模拟试验总体方案设计，机械动作程序控制设计，负载模拟装置设计，通信接口设计及工况模拟和信息软件设计等组成。     

基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法

目前将神经网络应用于混合试验的在线模型更新是一个重要的研究方向,如何提高神经网络在线模型更新算法的自适应性、稳定性和抗噪声能力是一个关键问题,提出了一种基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法,即每时步利用试验子结构的历史试验数据形成带有遗忘因子的动态窗口样本,并采用增量训练方式训练LMBP神经网络,同步预测具有相同本构模型的数值子结构的恢复力。对一个两自由度非线性结构进行模型更新混合试验数值模拟,数值子结构恢复力预测值的RMSD最终为0.0230。结果表明,基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法具有良好的自适应性、稳定性和抗噪声能力。     

子结构混合试验方法研究与应用

子结构混合试验是再现大型结构复杂地震响应的最有效方法之一。该文总结了子结构混合试验在过去30年发展过程中所面临的主要问题。子结构混合试验需要一个稳定而精确的时间积分算法用于求解结构的动力方程,而这些时间积分方法需要对试验子结构提供显式的位移加载命令,并且最好具有抑制试验引入误差的能力。第二个挑战是隐式数值域和显式物理域的高效协同,主要采用了刚度预测方法和预测修正技术。最后,子结构的边界条件需要精确的施加到相应的边界上。这对于试验子结构是主要难点,因为现有加载仪器精度和数量的不足。为此发展了基于重叠领域的柔性加载制度和力-位移混合控制方法。为了使子结构混合试验的能力和精度最大化,近年来采用互联网技术将多个试验室资源连接起来,并引入大型商业有限元软件进行精细化模拟,这促成了三代可扩展的子结构混合试验平台。这些平台的柔性、可扩展性和精确性均通过一系列试验得到了验证。     

基于时滞追踪的实时混合试验自适应补偿方法

实时子结构试验方法因其高效、适用面广,近20年来受到结构试验领域的重视。虽然近年来硬件技术有所提升,但仍受到一些限制,例如,作动器加载时运动机构和控制回路存在时滞,导致无法准确地施加位移。故实时子结构试验中,如何消除时滞影响成为试验成功与否的关键所在。为了减小和消除实时子结构试验中时滞的不利效应,该文首先根据液压伺服作动系统和Simulink建立了实时子结构试验平台,而后提出了基于时滞追踪的自适应补偿方法,最后采用数值仿真和子结构加载试验进行了验证和参数分析。结果表明:该算法可根据作动系统负载不同对时滞实时自适应地补偿,从而避免迭代试验。该方法不改变原控制器固有算法,也无需对系统时滞参量进行预判定或系统辨识,只需将提出的自适应补偿算法串联接入到系统之中即可,实用性、鲁棒性好。算法对非线性系统导致的时变时滞效应也有理想的补偿效果,通过一个铝合金梁的弯曲测试说明了该算法的正确性,可推广应用于结构实时仿真试验。     

Magnetically actuated peel test for thin films

Delamination along thin film interfaces is a prevalent failure mechanism in microelectronic, photonic, microelectromechanical systems, and other engineering applications. Current interfacial fracture test techniques specific to thin films are limited by either sophisticated mechanical fixturing, physical contact near the crack tip, or complicated stress fields. Moreover, these techniques are generally not suitable for investigating fatigue crack propagation under cyclical loading. Thus, a fixtureless and noncontact experimental test technique with potential for fatigue loading is proposed and implemented to study interfacial fracture toughness for thin film systems. The proposed test incorporates permanent magnets surface mounted onto micro-fabricated released thin film structures. An applied external magnetic field induces noncontact loading to initiate delamination along the interface between the thin film and underlying substrate. Characterization of the critical peel force and peel angle is accomplished through in situ deflection measurements, from which the fracture toughness can be inferred. The test method was used to obtain interfacial fracture strength of 0.8-1.9 J/m² for 1.5-1.7 μm electroplated copper on natively oxidized silicon substrates.