抗震结构模糊随机动力可靠性分析

本文对在考虑地震烈度和场地土分类的模糊性的基础上所建立的含模糊参数的地震地面运动随机过程模型,采用分步等效线性化及状态方程法,求出了结构模糊随机变形和能量反应的统计矩;基于单参数(变形或能量)及双参数(变形和能量)的模糊破坏准则,分析了抗震结构的模糊随机动力可靠性。最后给出了两个自由度结构的数值算例,表明双参数准则更为合理和安全。     

模糊随机桁架结构在模糊随机激励下的动力响应

研究了模糊随机参数桁架结构在模糊随机荷载激励下的复合模糊随机振动动力响应的问题。同时考虑结构的物理参数、几何尺寸和外载荷幅值的模糊随机性,从Duham e l积分式出发,利用振型迭加法求出了结构动力响应模糊随机变量的表达式;再由随机函数的矩法推导出结构模糊随机动力响应的模糊数字特征。最后,通过算例考察了结构参数和作用荷载的模糊随机性对结构动力响应的影响,并用M on te C arlo数值法对算例进行模拟,验证了文中模型和分析方法是可行有效的。     

多目标模糊决策法在硐室爆破参数优化中的应用研究

本文对多目标模糊决策法在硐室爆破参数优化中的应用进行了探讨。由于硐室爆破参数的选取具有模糊性,故提出了一种对爆破参数选取进行多目标参数模糊优化的方法。利用其加权相对偏差距离最小法,建立了相应的目标函数的模糊矩阵,优化出符合工程要求和尽可能降低爆破成本的最优设计方案。     

多目标模糊决策法在硐室爆破参数优化中的应用研究

本文对多目标模糊决策法在硐室爆破参数优化中的应用进行了探讨。由于硐室爆破参数的选取具有模糊性，故提出了一种对爆破参数选取进行多目标参数模糊优化的方法。利用其加权相对偏差距离最小法，建立了相应的目标函数的模糊矩阵，优化出符合工程要求和尽可能降低爆破成本的最优设计方案。     

基于模糊神经网络的建筑结构系统辨识

本文提出一种基于模糊神经网络和建筑结构系统辨识方法。利用模糊神经网络强大的非线性映射能力与学习能力以实测的结构动力响应数据建立起结构的动力特性模型。不但可以克服以往传统与智能辨识方法中存在的种种弊病,而且还将土一结构相互作用以及结构自身非线性对结构动力特性的影响考虑在内,使得结构系统辨识更具客观性。具有物理意义明确,可扩展性强,能够用于实时在线控制与健康诊断等优点。     

弹性介质模糊有限元控制方程的快速解法

线弹性模糊有限元方法是分析弹性介质体模糊特性对结构响应产生不确定性影响的有效方法。即使对弹性介质体而言,模糊有限元控制方程的求解时间问题也是困扰其推广应用的主要障碍。为获得可靠可行的模糊有限元控制方程的快速求解方法,在深入研究弹性介质体的模糊源特点基础上,提出当引起结构模糊特性的力学参数为单源模糊数时,可以利用单源模糊数的运算特点来求解模糊有限元的控制方程,进而利用合成运算求解结构的模糊位移和模糊应力的分布。推导了基于单源模糊数运算的弹性介质模糊应力和模糊位移的计算表达式。应用模糊有限元求解的区间解法和快速解法对算例进行比较分析,结果表明了快速解法的正确性。     

基于梯形直觉模糊数的改进DEMATEL方法

针对传统DEMATEL方法在评价复杂系统因素间影响关系时,表征评估信息时存在模糊性、反映专家判断时存在不确定性等问题,提出基于梯形直觉模糊数的改进DEMATEL方法。该方法运用可转化为梯形直觉模糊数的语言变量表征专家对复杂系统因素之间影响程度的评分,清晰化综合关系模糊影响矩阵得到系统中各影响因素的原因度和中心度,并且通过实例结果证明了该方法的有效性。     

机械结构动力学模型的模糊优化修正方法

对于机械结构动力学模型，一般采用经典的数学方法，利用分析模型和实验模型满足特定方程，求出一个明确的修正解，由于结构系统分析的模糊性，实验测试数据和待修正元素选择的模糊性，本文提出了模型的模糊优化修正方法，可求得较传统方法更为合理的数学解。     

模糊随机桁架结构的非平稳随机振动分析

利用一种新的双因子法研究了模糊随机桁架结构的非平稳随机振动问题。同时考虑结构物理参数和几何尺寸的模糊随机性,首先从时域上推导出了位移响应的模糊随机相关函数矩阵;进而得出了位移和应力响应在频域上的模糊随机均方值,并用随机变量的矩法得到了结构响应均方值模糊随机变量的模糊数字特征。最后用算例验证了该方法的可行性。     

基于RFM分析模型的结构动态特性模糊优化算法研究及应用

本文基于回归预报统计分析模型(RFM)与多元多项式的特点和性质,对结构优化目标参数引入模糊因素,提出了一个结构动态特性模糊优化算法.该算法从理论上给出了结构目标参数模糊优化的数学准则并给予了证明.本文定量地研究了某钢桁架结构模态参数与边界连接参数之间的关系并利用该算法对该钢桁架结构的模态参数进行模糊优化.通过数值计算,...     

Dynamic Response Analysis of Fuzzy Stochastic Truss Structures under Fuzzy Stochastic Excitation

A novel method (Fuzzy factor method) is presented, which is used in the dynamic response analysis of fuzzy stochastic truss structures under fuzzy stochastic step loads. Considering the fuzzy randomness of structural physical parameters, geometric dimensions and the amplitudes of step loads simultaneously, fuzzy stochastic dynamic response of the truss structures is developed using the mode superposition method and fuzzy factor method. The fuzzy numerical characteristics of dynamic response are then obtained by using the random variable’s moment method and the algebra synthesis method. The influences of the fuzzy randomness of structural physical parameters, geometric dimensions and step load on the fuzzy randomness of the dynamic response are demonstrated via an engineering example, and Monte-Carlo method is used to simulate this example, verifying the feasibility and validity of the modeling and method given in this paper.     

The analyses of dynamic response and reliability of fuzzy-random truss under stationary stochastic excitation

A new two-factor method based on the probability and the fuzzy sets theory is used for the analyses of the dynamic response and reliability of fuzzy-random truss systems under the stationary stochastic excitation. Considering the fuzzy-randomness of the structural physical parameters and geometric dimensions simultaneously, the fuzzy-random correlation function matrix of structural displacement response in time domain and the fuzzy-random mean square values of structural dynamic response in frequency domain are developed by using the two-factor method, and the fuzzy numerical characteristics of dynamic responses are then derived. Based on numerical characteristics of structural fuzzy-random dynamic responses, the structural fuzzy-random dynamic reliability and its fuzzy numerical characteristic are obtained from the Poisson equation. The effects of the uncertainty of the structural parameters on structural dynamic response and reliability are illustrated via two engineering examples and some important conclusions are obtained.     

自适应变论域模糊控制器在结构振动控制中的应用

大挠性航天结构具有复杂的动力学特性,建立其精确的数学模型是很困难的,模糊控制不需要精确的数学模型,但是模糊控制的主要缺陷是精度不太高,自适应能力有限,易产生振荡现象。变论域自适应模糊控制是改变模糊控制性能的主要方法之一,针对自适应变论域模糊控制器的稳定性设计这一难题,将输入和输出的隶属度函数分别用论域值表示成解析形式,引进李亚谱诺夫函数,设计了输入和输出的隶属度函数论域值的自适应律,针对大型航天桁架结构振动控制的仿真,结果表明设计的变论域模糊控制器是可行的。     

具有区间参数的智能桁架结构自振特性分析

研究了具有区间参数压电智能桁架结构的动力特性分析问题,在压电主动杆和被动杆的物理参数和几何尺寸同时为区间变量时,利用区间因子法建立了结构的刚度矩阵和质量矩阵;从结构振动的Rayleigh商表达式出发,利用区间运算推导出结构特征值不确定变量的计算表达式。通过算例分析了不确定性智能桁架结构参数的区间分散性对其动力特性的影响,并获得了一些有意义的结论。     

基于模糊聚类分析的适老健身设施功能集构建

目的 针对社区适老化健身设施品类单一、无法满足60～74岁老年人多样化健身需求等问题,提出利用模糊聚类分析法对适老健身设施进行功能集的构建,为适老健身设施模块化、集成化设计提供参考。方法 通过对目标老龄群体进行需求调研与权重计算,得到13项适老健身设施的二级功能模块,并从功能域、结构域、用户需求域等角度构建各模块关联性矩阵,利用三大子关联矩阵数据推导出综合关联矩阵Rc标准指数,将其作为模糊等价矩阵数据输入Matlab软件中进行模糊聚类分析并生成动态聚类树,以得出多组适老健身设施功能集合方案。结果 通过模糊聚类与动态聚类树分析,得到4种适老健身设施功能集合方案,同时从结构学角度对适老健身设施的接触面和支撑面进行分析,选取结构相似的适老健身设施进行集成化设计,最终得出适老健身设施的最佳功能集。结论 通过模糊聚类分析方法建立的适老健身设施功能集,能够有效解决社区老龄群体对健身设施的多样化需求,为后续适老健身设施设计提供了新的思路。     

基于三角模糊数的测试性分配方法

在考虑多因素影响的测试性分配中,需要专家通过两两比较来确定诸因素的相对重要性．然而由于人们的判断具有模糊性和不确定性,故在构造比较判断矩阵时所给出的判断往往不是确定的数值．针对这一问题,本文提出基于三角模糊数的测试性分配方法．该方法用三角模糊数表示专家评判数值范围,考虑人判断的模糊性,将无弹性的硬指标转化成模糊的软指标,建立基于三角模糊数的结构模型,同时结合层次分析（APH）方法进行指标权重的确定,由得到的权重进行测试性指标的分配．最后结合实例对本方法进行应用研究,应用结果验证了此方法的可行性．     

基于提升小波包和模糊模式识别的结构损伤识别

针对网架结构的损伤特点,提出基于提升小波包特征提取的模糊模式识别的结构损伤诊断方法。该方法首先利用提升框架,将结构振动测试信号进行提升小波包分解,提取小波包信号分量能量作为损伤识别的特征向量,以此建立模糊模式识别的模糊子集,最后利用模糊C均值聚类分析与择近原则相结合的模糊模式识别方法对结构进行损伤识别,并研究噪声对该算法的影响。为了证明该方法,对一个二层网架结构模型进行数值仿真,结果表明该方法能够有效地识别损伤。     

Assessment of Structural Damage Condition Based on Fuzzy Pattern Recognition

This paper presents a new method of damage condition assessment that allows accommodating other types of uncertainties due to ambiguity, vagueness, and fuzziness that are statistically non-describable. In this method, healthy observations are used to construct a fuzzy set representing sound performance characteristics. Additionally, the bounds on the similarities among the structural damage states are prescribed by using the state similarity matrix. Thus, an optimal group fuzzy sets representing damage states such as little, moderate, and severe damage can be inferred as an inverse problem from healthy observations only. The optimal group of damage fuzzy sets is used to classify a set of observations at any unknown state of damage using the principles of fuzzy pattern recognition based on an approximate principle. This method can be embedded into the system of Structural Health Monitoring (SHM) to give advice about structural maintenance and life prediction. Finally, a case study, which comes from Reference [9] for damage pattern recognition is presented and discussed. The compared result illustrates our method is more effective and general, so it is very practical in engineering.