【摘要】：鑒于含噪聲的測量響應(yīng)數(shù)據(jù)影響了動載荷識別結(jié)果的不足,從結(jié)構(gòu)動力學(xué)正問題出發(fā),建立動載荷和動響應(yīng)之間的關(guān)系,探索各階模態(tài)的空間分布規(guī)律,提出了基于模態(tài)函數(shù)分布的響應(yīng)測量點(diǎn)篩選準(zhǔn)則,運(yùn)用級數(shù)分解的思想,推導(dǎo)了響應(yīng)數(shù)據(jù)含有噪聲工況下的載荷識別算法。與常規(guī)的平均選取測量點(diǎn)方法比較,改善了反問題求解時(shí)的不適定性,大大提高了計(jì)算的精度及算法的穩(wěn)定性。通過數(shù)值仿真,當(dāng)響應(yīng)數(shù)據(jù)受噪聲污染嚴(yán)重時(shí),驗(yàn)證了方法的有效性和較強(qiáng)的抗噪性能。最后,將提出的響應(yīng)測量點(diǎn)篩選準(zhǔn)則應(yīng)用于動載荷識別中的多傳感器優(yōu)化配置中,為準(zhǔn)確、高效地識別工程結(jié)構(gòu)上的動載荷做技術(shù)鋪墊。
[Abstract]:In view of the fact that the measurement response data with noise affect the result of dynamic load identification, the relationship between dynamic load and dynamic response is established from the positive problem of structural dynamics, and the spatial distribution law of each order modal is explored. Based on the modal function distribution, the selection criteria of response measurement points are proposed. Using the idea of series decomposition, the load identification algorithm under the condition that the response data contain noise is derived. Compared with the conventional method of average selection of measuring points, the ill-posed method for solving inverse problems is improved, and the accuracy of calculation and the stability of the algorithm are greatly improved. Through numerical simulation, when the response data is seriously polluted by noise, the effectiveness of the method and its strong anti-noise performance are verified. Finally, the proposed response measurement point screening criterion is applied to the multi-sensor optimal configuration in dynamic load identification, which lays the groundwork for accurate and efficient identification of dynamic loads on engineering structures.
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)船舶與海洋工程學(xué)院;南京航空航天大學(xué)機(jī)械結(jié)構(gòu)力學(xué)及控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;合肥工業(yè)大學(xué)土木與水利學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51605202) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK20160550) 機(jī)械結(jié)構(gòu)力學(xué)及控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目(0115K01)
【分類號】：TB12

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2320995