本文關(guān)鍵詞：基于Tikhonov正則化技術(shù)的載荷反求方法研究及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：動(dòng)態(tài)載荷反求是現(xiàn)代工程設(shè)計(jì)中亟待解決的一個(gè)重要問題。準(zhǔn)確的掌握激勵(lì)載荷信息是工程結(jié)構(gòu)可靠性與安全性設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)前提,對(duì)結(jié)構(gòu)的參數(shù)識(shí)別、故障診斷以及疲勞壽命估計(jì)等具有重要意義。然而工程實(shí)際中,因技術(shù)或經(jīng)濟(jì)條件的限制,系統(tǒng)所受實(shí)際載荷往往很難直接測(cè)量,而其響應(yīng)測(cè)量相對(duì)容易且準(zhǔn)確,因而利用結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)響應(yīng)與系統(tǒng)信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)載荷反求是一種重要的間接獲取激勵(lì)載荷手段。本文以傳統(tǒng)Tikhonov正則化載荷反求法為基礎(chǔ),提出一種改進(jìn)的迭代優(yōu)化載荷反求法,將虛擬有限元與模型減縮技術(shù)應(yīng)用于迭代反求過程中的動(dòng)響應(yīng)求解,在保證求解精度的前提下,提高載荷迭代反求的計(jì)算效率。利用本文提出的載荷優(yōu)化反求法,結(jié)合一種有限元模型減縮及剛?cè)狁詈系恼嚭?jiǎn)易模型,提出一種路面激勵(lì)反求思路。具體如下:(1)提出一種基于Tikhonov正則化技術(shù)的迭代優(yōu)化載荷反求法。在噪聲水平較高的情況下,傳統(tǒng)Tikhonov正則化反求法在反求過程中往往表現(xiàn)出過度平滑的副作用,影響反求精度。對(duì)此,本文采用迭代的思想,通過響應(yīng)誤差補(bǔ)償逐步修正載荷信號(hào),使系統(tǒng)的響應(yīng)逼近于期望響應(yīng)信號(hào),最終精確反求出載荷信號(hào)。理論分析與數(shù)值算例表明,該方法相對(duì)于傳統(tǒng)Tikhonov方法,在保留良好抗噪特點(diǎn)的同時(shí),提高了峰值載荷處的反求精度,整體反求精度更高。(2)結(jié)合虛擬有限元與模型降階減縮技術(shù),對(duì)本文所提出的基于Tikhonov正則化技術(shù)的迭代優(yōu)化載荷反求法進(jìn)行改進(jìn)。在對(duì)不同的模型減縮方法進(jìn)行減縮精度等對(duì)比分析的基礎(chǔ)上,選取合適的減縮技術(shù),對(duì)所提取的系統(tǒng)矩陣進(jìn)行降階處理,提出一種基于Tikhonov正則化與模型減縮技術(shù)的虛擬迭代優(yōu)化載荷反求方法。該方法能夠在保證反求精度的同時(shí),提高工程載荷反求的通用性與計(jì)算效率。(3)結(jié)合改進(jìn)的整車動(dòng)力學(xué)模型,應(yīng)用本文所研究的迭代載荷反求技術(shù)進(jìn)行路面激勵(lì)反求。用有限元柔性車架代替?zhèn)鹘y(tǒng)七自由度整車動(dòng)力學(xué)模型的剛性車架,再通過懸架耦合簧下質(zhì)量,構(gòu)建剛?cè)狁詈系恼噭?dòng)力學(xué)模型。將本文提出的基于Tikhonov正則化與模型減縮技術(shù)相結(jié)合的載荷反求方法應(yīng)用于耦合整車模型系統(tǒng),反求出車輛行駛的路面激勵(lì)。驗(yàn)證了該方法適用于復(fù)雜的整車模型的路面激勵(lì)反求,具有較強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：載荷反求 Tikhonov正則化 迭代優(yōu)化 模型減縮 路面激勵(lì)
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TB21
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 載荷反求技術(shù)國(guó)內(nèi)外研究概況12-14
• 1.2.1 頻域載荷反求國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 時(shí)域載荷反求國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 載荷反求的其他方法14
• 1.3 載荷反求的基本理論14-17
• 1.3.1 頻域法載荷反求基本理論15-16
• 1.3.2 時(shí)域法載荷反求基本理論16-17
• 1.4 載荷反求目前存在的問題17-18
• 1.5 本文主要研究目的與研究?jī)?nèi)容18-21
• 1.5.1 研究目的18
• 1.5.2 研究?jī)?nèi)容18-21
• 第2章 載荷反求的Tikhonov正則化方法21-35
• 2.1 時(shí)域內(nèi)載荷反求正問題建立22-23
• 2.2 動(dòng)態(tài)載荷反求問題的不適定性分析23-24
• 2.2.1 不適定問題的定義23
• 2.2.2 動(dòng)態(tài)載荷反求問題的不適定性分析23-24
• 2.3 Tikhonov正則化方法基本理論24-26
• 2.3.1 時(shí)域內(nèi)Tikhonov正則化方法24-25
• 2.3.2 頻域內(nèi)Tikhonov正則化方法25-26
• 2.4 最佳正則化參數(shù)選取方法26-27
• 2.5 數(shù)值算例27-33
• 2.5.1 正弦波激勵(lì)載荷反求28-31
• 2.5.2 其他不同載荷形式多源動(dòng)態(tài)載荷反求31-33
• 2.6 本章小結(jié)33-35
• 第3章 基于Tikhonov正則化的迭代優(yōu)化載荷反求法35-46
• 3.1 基于Tikhonov正則化技術(shù)的迭代優(yōu)化反求法的基本理論35-39
• 3.1.1 算法理論35-36
• 3.1.2 收斂準(zhǔn)則36-37
• 3.1.3 迭代基本流程37-39
• 3.2 長(zhǎng)時(shí)間歷程響應(yīng)信號(hào)的反求處理39
• 3.3 數(shù)值算例39-45
• 3.3.1 單源激勵(lì)載荷反求40-43
• 3.3.2 多源激勵(lì)載荷反求43-44
• 3.3.3 長(zhǎng)時(shí)間歷程響應(yīng)信號(hào)分段處理反求44-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第4章 虛擬模型減縮在迭代優(yōu)化反求中的應(yīng)用46-65
• 4.1 有限元技術(shù)概述46-47
• 4.2 模型減縮方法基礎(chǔ)理論47-50
• 4.2.1 Guyuan減縮法48-49
• 4.2.2 IRS減縮方法49-50
• 4.2.3 模態(tài)綜合法50
• 4.3 模型減縮技術(shù)的算例應(yīng)用50-59
• 4.3.1 剛度矩陣和質(zhì)量矩陣的提取51-52
• 4.3.2 主節(jié)點(diǎn)選取52-53
• 4.3.3 減縮模型的精確性驗(yàn)證53-59
• 4.4 基于減縮模型的迭代載荷反求算例59-64
• 4.4.1 單元?jiǎng)討B(tài)載荷激勵(lì)反求60-62
• 4.4.2 多源動(dòng)態(tài)載荷激勵(lì)反求62-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 第5章 車輛路面激勵(lì)反求及應(yīng)用65-75
• 5.1 剛?cè)狁詈宪囕v模型的建立65-69
• 5.1.1 七自由度整車模型65-67
• 5.1.2 簡(jiǎn)易剛?cè)狁詈险嚹Ｐ?/span>67-69
• 5.2 路面激勵(lì)反求69-70
• 5.3 數(shù)值算例70-74
• 5.3.1 耦合整車模型減縮前后時(shí)域動(dòng)響應(yīng)對(duì)比70-72
• 5.3.2 路面位移激勵(lì)反求72-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 總結(jié)與展望75-76
• 參考文獻(xiàn)76-81
• 附錄A(攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文)81-82
• 致謝82

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2 張剛剛;基于Tikhonov正則化的模糊系統(tǒng)辨識(shí)[D];遼寧科技大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：464609