基于貝葉斯理論的結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法研究
發(fā)布時間:2023-05-13 10:37
結(jié)構(gòu)動態(tài)響應(yīng)重構(gòu)技術(shù)在近十年來發(fā)展十分迅速,它在結(jié)構(gòu)動力學(xué)的很多領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景,如結(jié)構(gòu)振動控制、結(jié)構(gòu)損傷識別、動力學(xué)逆問題、結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測以及結(jié)構(gòu)診斷預(yù)測等;诮Y(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)用易于測量的加速度信號重構(gòu)難以測量的位移、速度信號;可以降低動力學(xué)逆問題反演時的病態(tài)性;可以實(shí)現(xiàn)用少量的傳感器重構(gòu)出大型結(jié)構(gòu)的所有結(jié)構(gòu)動態(tài)響應(yīng)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測;可以實(shí)現(xiàn)用易于測量位置的響應(yīng)重構(gòu)出難以測量位置的響應(yīng)。本文旨在前人的研究基礎(chǔ)上,對結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法上做一些探索和嘗試,重點(diǎn)研究含模型誤差結(jié)構(gòu)的響應(yīng)重構(gòu),以期成為更加實(shí)用有效的重構(gòu)方法,更好的服務(wù)于工程實(shí)際。本文的主要研究成果包括以下幾個方面: 1、分別針對比例阻尼、非比例阻尼結(jié)構(gòu),改進(jìn)了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸獾捻憫?yīng)重構(gòu)方法,使其能夠處理含有密集模態(tài)的結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)問題。改進(jìn)方法的主要思想是把密集模態(tài)集看作一個整體模態(tài)集,采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夂陀邢拊椒ǖ玫侥B(tài)響應(yīng)與重構(gòu)傳遞率矩陣,經(jīng)過簡單線性運(yùn)算即可重構(gòu)出響應(yīng)信號。該法計(jì)算簡單,適合多種類型傳感器的響應(yīng)重構(gòu),特別適用于傳感器較少的情況。 2、針對已知激勵大小的線性結(jié)構(gòu),提出了基于卡爾曼濾波的響應(yīng)重構(gòu)方法...
【文章頁數(shù)】:146 頁
【學(xué)位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 引言
1.2 結(jié)構(gòu)動態(tài)響應(yīng)重構(gòu)技術(shù)
1.3 傳感器優(yōu)化布置方法
1.4 基于貝葉斯理論的狀態(tài)、參數(shù)、激勵聯(lián)合識別
1.5 論文主要研究內(nèi)容
2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸獾木性結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)
2.1 引言
2.2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸獾慕Y(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)法
2.3 考慮密集模態(tài)的改進(jìn)方法
2.4 算例
2.5 本章小結(jié)
3 基于卡爾曼濾波的線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法
3.1 引言
3.2 動力學(xué)狀態(tài)空間方程
3.3 基于卡爾曼濾波的響應(yīng)重構(gòu)
3.4 基于EIKF的響應(yīng)重構(gòu)
3.5 算例
3.6 本章小結(jié)
4 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法
4.1 引言
4.2 非線性識別模型
4.3 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的響應(yīng)重構(gòu)
4.4 基于擴(kuò)展EIKF的響應(yīng)重構(gòu)
4.5 擴(kuò)展EIKF法的模態(tài)形式
4.6 算例
4.7 實(shí)驗(yàn)研究
4.8 本章小結(jié)
5 基于粒子濾波的非線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法
5.1 引言
5.2 蒙特卡羅抽樣方法
5.3 粒子濾波
5.4 基于改進(jìn)粒子濾波法的結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)
5.5 算例
5.6 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 全文總結(jié)
6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文
本文編號:3815750
【文章頁數(shù)】:146 頁
【學(xué)位級別】:博士
【文章目錄】:
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Abstract
1 緒論
1.1 引言
1.2 結(jié)構(gòu)動態(tài)響應(yīng)重構(gòu)技術(shù)
1.3 傳感器優(yōu)化布置方法
1.4 基于貝葉斯理論的狀態(tài)、參數(shù)、激勵聯(lián)合識別
1.5 論文主要研究內(nèi)容
2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸獾木性結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)
2.1 引言
2.2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸獾慕Y(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)法
2.3 考慮密集模態(tài)的改進(jìn)方法
2.4 算例
2.5 本章小結(jié)
3 基于卡爾曼濾波的線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法
3.1 引言
3.2 動力學(xué)狀態(tài)空間方程
3.3 基于卡爾曼濾波的響應(yīng)重構(gòu)
3.4 基于EIKF的響應(yīng)重構(gòu)
3.5 算例
3.6 本章小結(jié)
4 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法
4.1 引言
4.2 非線性識別模型
4.3 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的響應(yīng)重構(gòu)
4.4 基于擴(kuò)展EIKF的響應(yīng)重構(gòu)
4.5 擴(kuò)展EIKF法的模態(tài)形式
4.6 算例
4.7 實(shí)驗(yàn)研究
4.8 本章小結(jié)
5 基于粒子濾波的非線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法
5.1 引言
5.2 蒙特卡羅抽樣方法
5.3 粒子濾波
5.4 基于改進(jìn)粒子濾波法的結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)
5.5 算例
5.6 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 全文總結(jié)
6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
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本文編號:3815750
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