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基于神经网络技术实现磁流变阻尼器对结构振动的优化控制(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性 相似文献
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基于自然激励技术的颤振边界预测 总被引:1,自引:1,他引:0
为了预测紊流激励条件下机翼的颤振边界,基于自然激励技术提取紊流响应的自由衰减信号,采用矩阵束方法识别模态参数,最后通过Z-W(Zimmerman-Weissenburger)方法计算稳定性判据,拟合判据变化曲线并外推颤振边界.对平板机翼模型进行了数值仿真分析,对单独机翼模型风洞颤振试验数据进行了计算.结果表明:采用自然激励技术与矩阵束方法能够较准确地识别紊流激励响应的模态参数,频率识别误差小于6%,阻尼比识别误差小于30%,结合Z-W方法能够在较低风速较早地预测颤振边界,有助于提高试验的安全性. 相似文献
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工艺检测技术又称为生产过程中的自动检测技术,是本世纪六十年代后形成的一门独立学科,它与传统的检测方法根本不同,主要是利用各种传感器(转换元件)制造出高精度的测量装置,此装置不仅能自动地、灵敏地检测出各种被测参数,而且可与数据处理系统结合在一起实现电子技术与测量技术一体化,对生产过程进行自动的检测与控制。目前,自动检测技术在工业发达国家发展较快,尤其进入八十年代以后,随着微计算机的扩大应用,各种 相似文献
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采用将Lamb波和时频分析相结合的方法,对碳纤维增强复合材料层板结构进行在线的连续监测。首先研究Lamb波在复合材料层板结构中的传播问题,利用Mindlin板理论建立了低阶反对称Lamb波在各向异性复合材料层板中随传播角变化的频散关系;然后用小波变换对由压电传感元件激励和接收的Lamb波信号在时频域进行分析,提取特征信息,测量出Lamb波在结构中实际传播的飞行时间和群速度,并与理论结果相比较;在此基础上结合理论与实际量测信息,考虑各向异性对Lamb波速度的影响,使用遗传算法确定损伤位置,并估算损伤尺寸。实验研究表明了本文方法的可应用性和有效性。 相似文献
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加筋复合材料结构的冲击载荷识别 总被引:4,自引:1,他引:3
提出了一种冲击载荷识别方法,同时识别冲击位置并重建冲击载荷时间历程。该方法采用一组适当的参数来表示冲击载荷,将时域内的载荷识别问题转换为参数识别问题;通过最小化冲击响应模型计算结果与实际量测信息之间的差别,智能优化方法自适应地识别出描述冲击位置和载荷时间历程的参数。该方法算法明确、过程简单、通用性强。将此方法应用于复合材料加筋结构的冲击载荷识别,加筋结构等效为材料性质不均匀分布的层板结构,采用假设模态法建立正向冲击响应模型。数值仿真结果表明了本方法的有效性和可应用性。 相似文献
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采用二次误差平方和(Quadratic sum-squares error,QSSE)方法对橡胶隔震支座参数识别进行研究。建立经典Bouc-Wen模型以模拟橡胶隔震支座的非线性动力学特性。对橡胶隔震支座进行振动台实验,基于实验测量的加速度响应和QSSE方法在线实时地识别橡胶隔震支座的参数和位移。研究结果表明,在两种典型地震波的激励作用下,采用QSSE方法分别对3种参数数量不同的Bouc-Wen模型进行识别,得到的橡胶隔震支座模型参数一致,且识别位移曲线和实际测量位移曲线吻合良好,验证了QSSE方法在橡胶隔震支座参数识别中的有效性与准确性,并证明了本文所得Bouc-Wen模型参数的合理性及Bouc-Wen模型简化的可行性。 相似文献
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对颤振边界预测方法中的颤振裕度法与自回归滑动平均模型(ARMA)稳定性分析方法进行研究,采用数值仿真算例研究这两种方法受参数识别误差的影响,采用风洞颤振试验算例对比分析其预测颤振边界的有效性与准确性,结果表明:①颤振裕度法的判据受阻尼比识别误差的影响较小,相对于阻尼比识别误差更容易受频率识别误差的影响,ARMA稳定性分析方法的判据相对于颤振裕度法更易受阻尼比识别误差的影响,颤振裕度法比ARMA稳定性分析方法鲁棒性更高;②对于机翼弯扭耦合颤振,两方法的判据变化趋势相近,相差采样频率4次方的数量级,两者随着风速的增加具有平缓的下降趋势,有助于较早地预测颤振边界;③对于面内弯曲为主的颤振,ARMA稳定性分析方法比颤振裕度法适用性更好。 相似文献