本文選題：混合試驗 + 參數(shù)識別��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：在混合模擬試驗過程中,通過對試驗子結(jié)構(gòu)中的未知參數(shù)進行實時識別,并更新給計算子結(jié)構(gòu),達到減少試驗子結(jié)構(gòu)規(guī)模、提高試驗精度的目的�？紤]到節(jié)點處參數(shù)的復雜性以及對結(jié)構(gòu)的重要影響,本文以試驗子結(jié)構(gòu)節(jié)點處的參數(shù)為識別對象,采用Elman、GRNN、ELM和SVM智能算法,通過均勻設(shè)計的思想設(shè)計學習庫,識別出節(jié)點參數(shù),更新給計算子結(jié)構(gòu)和運動方程,完成整個混合模擬試驗過程。為使在混合模擬試驗過程中智能算法達到較好的識別效果,本文使用如下幾種方法:1)Matlab和Open Sees進行混合編程計算;2)將整體模型代替原有的計算子結(jié)構(gòu)模型;3)改進的均勻設(shè)計表的方法設(shè)計學習庫;4)識別過程中參數(shù)識別值的選取方法和識別判定條件。另外使用識別效果因子來判定識別參數(shù)建立模型與真實模型在結(jié)構(gòu)響應(yīng)方面擬合的好壞,并給出了識別效果因子的計算方法。本文建立基于智能算法的模型更新子結(jié)構(gòu)混合模擬試驗識別系統(tǒng),并進行了大量數(shù)值模擬。在不同地震峰值加速下實現(xiàn)了五層一跨的鋼框架模型的三參數(shù)、六參數(shù)、九參數(shù)識別,從識別結(jié)果分析可知,本方法可有效的對結(jié)構(gòu)參數(shù)值進行識別,且識別的參數(shù)值建立的模型能與真實模型在結(jié)構(gòu)位移和力響應(yīng)方面較好的擬合,另外各智能算法在參數(shù)值的識別效果、識別參數(shù)值建立的模型與真實模型在結(jié)構(gòu)響應(yīng)擬合程度方面沒有明顯的優(yōu)劣之分。本文利用GRNN智能算法進一步驗證本方法的適用性。通過在參數(shù)取值范圍內(nèi)設(shè)置不同水平的初始值,驗證了不同水平的初始值都可達到較好的識別效果,且識別效果不受初始值的影響。通過建立不同層數(shù)、不同跨數(shù)的模型進行模擬,證明了本方法對鋼框架模型可進行有效的參數(shù)識別。對是否考慮試驗子結(jié)構(gòu)在真實試驗過程中受到試驗設(shè)備的加載測量誤差的影響進行模擬,證明了本方法能有效的抵抗測量誤差的干擾,進行參數(shù)識別。
[Abstract]:In the process of hybrid simulation test , the unknown parameters in the substructure are identified by real - time and updated to the calculation substructure , which can reduce the scale of the substructure and improve the accuracy of the test .

【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;TU352.11

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本文編號：1774167