本文選題：非隨機(jī)振動　切入點(diǎn)：不確定性激勵　出處：《力學(xué)學(xué)報(bào)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出了一種非隨機(jī)振動分析方法,可給出系統(tǒng)在不確定性激勵下的動態(tài)響應(yīng)邊界,從而為實(shí)驗(yàn)信息相對缺乏的不確定性振動分析及未來的可靠性設(shè)計(jì)提供一種新的計(jì)算工具.采用非概率凸模型過程而非傳統(tǒng)的隨機(jī)過程描述不確定性動態(tài)激勵,僅需知道激勵在任意時刻點(diǎn)的邊界信息而非精確概率分布,從而有效降低對大樣本量的依賴性.針對單自由度和多自由度系統(tǒng),建立了相應(yīng)的非隨機(jī)振動分析算法,以求解系統(tǒng)在不確定性動態(tài)激勵下的響應(yīng)區(qū)間;另外,也給出了蒙特卡羅仿真方法,為非隨機(jī)振動提供一種最為一般的分析工具.最后,通過3個數(shù)值算例驗(yàn)證了本文方法的有效性.非隨機(jī)振動分析方法可以作為傳統(tǒng)隨機(jī)振動理論的補(bǔ)充,在工程不確定性結(jié)構(gòu)動力學(xué)分析及結(jié)構(gòu)可靠性設(shè)計(jì)領(lǐng)域發(fā)揮作用.
[Abstract]:A non-random vibration analysis method is proposed, which can give the dynamic response boundary of the system under uncertain excitation. It provides a new calculation tool for uncertainty vibration analysis and reliability design in the future, which is relatively lacking in experimental information. Non-probabilistic convex model processes rather than traditional stochastic processes are used to describe uncertain dynamic excitation. We only need to know the boundary information of the excitation at any moment rather than the exact probability distribution, so as to reduce the dependence on the large sample size effectively. The corresponding non-random vibration analysis algorithms are established for single and multi-degree-of-freedom systems. In order to solve the response interval of the system under the uncertain dynamic excitation, the Monte Carlo simulation method is also given, which provides a most general analysis tool for the non-random vibration. The effectiveness of this method is verified by three numerical examples. The non-random vibration analysis method can be used as a supplement to the traditional random vibration theory and plays an important role in the engineering uncertain structural dynamics analysis and structural reliability design.
【作者單位】： 湖南大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11172096) 國家優(yōu)秀青年基金(51222502) 全國優(yōu)博專項(xiàng)基金(201235)資助項(xiàng)目
【分類號】：O324

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本文編號：1578976