2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩110頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、結(jié)構(gòu)的動(dòng)荷載在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中是重要的識(shí)別對(duì)象,并且在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中因其可能引起的動(dòng)力放大效應(yīng)不可忽視,所以對(duì)結(jié)構(gòu)動(dòng)荷載的識(shí)別研究是非常重要的內(nèi)容。直接獲取動(dòng)荷載的難度高,價(jià)格昂貴,因此在實(shí)際工程中往往通過觀測響應(yīng)來反演識(shí)別得到。傳統(tǒng)的激勵(lì)識(shí)別方法是建立在結(jié)構(gòu)參數(shù)確定的基礎(chǔ)上展開的,但是在實(shí)際情況下,因?yàn)閷?shí)際結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和結(jié)構(gòu)所用材料的離散性,還有結(jié)構(gòu)的制造以及安裝誤差等因素,會(huì)使得結(jié)構(gòu)的物理特性、幾何尺寸特性和邊界特性等具有一定的隨機(jī)性,進(jìn)

2、而體現(xiàn)在結(jié)構(gòu)參數(shù),如質(zhì)量矩陣、剛度矩陣和阻尼矩陣的形式和元素上。
  這些不確定因素會(huì)使結(jié)構(gòu)實(shí)際的動(dòng)力學(xué)特性與設(shè)計(jì)值之間產(chǎn)生較大的偏差,或者影響動(dòng)力反演計(jì)算得到的動(dòng)荷載識(shí)別結(jié)果。如果在識(shí)別出激勵(lì)的同時(shí)能夠有效的識(shí)別出特定參數(shù)的不確定性對(duì)激勵(lì)識(shí)別結(jié)果的影響程度與范圍,就能比較好的觀察和評(píng)估結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)激勵(lì)識(shí)別結(jié)果的敏感性。目前考慮帶有不確定性參數(shù)結(jié)構(gòu)的激勵(lì)識(shí)別方法與技術(shù)研究還比較少,進(jìn)一步探索隨機(jī)結(jié)構(gòu)的激勵(lì)識(shí)別是有比較重要的理論研究和

3、現(xiàn)實(shí)工程應(yīng)用意義的。
  目前描述結(jié)構(gòu)不確定性參數(shù)的數(shù)學(xué)模型主要有概率模型、模糊模型、凸模型和區(qū)間模型等。通常情況,根據(jù)實(shí)際工程中不確定因素的統(tǒng)計(jì)信息完備程度來確定哪種模型合適。當(dāng)結(jié)構(gòu)的不確定參數(shù)的信息量完備時(shí),采用概率模型可以得到比較好的動(dòng)荷載識(shí)別結(jié)果。當(dāng)不確定性參數(shù)信息量匱乏時(shí),只能知道大致變化范圍,區(qū)間模型識(shí)別效果更好。在反演識(shí)別激勵(lì)的過程中,結(jié)構(gòu)模型的不確定性會(huì)造成識(shí)別激勵(lì)也帶有不確定性。本文將結(jié)構(gòu)參數(shù)的不確定性分別建立了

4、概率模型和區(qū)間模型,并且運(yùn)用2-范數(shù)作為識(shí)別激勵(lì)結(jié)果的評(píng)估指標(biāo)。
  本文所提出的考慮結(jié)構(gòu)參數(shù)不確定性的未知激勵(lì)識(shí)別方法主要是基于未知激勵(lì)識(shí)別的四種方法:分別為改進(jìn)的未知激勵(lì)卡爾曼濾波(KF-UI)識(shí)別方法、模態(tài)坐標(biāo)下的未知激勵(lì)卡爾曼濾波(MKF-UI)識(shí)別方法、未知激勵(lì)參數(shù)卡爾曼濾波(PKF-UI)識(shí)別方法和擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF-UI)識(shí)別方法。其中KF-UI方法適用于結(jié)構(gòu)參數(shù)已知且激勵(lì)處觀測加速度的情況,MKF-UI適用于結(jié)

5、構(gòu)參數(shù)已知但激勵(lì)處沒有觀測加速度響應(yīng)的情況,PKF-UI適用于響應(yīng)全觀測下結(jié)構(gòu)參數(shù)未知的情況,EKF-UI適用于響應(yīng)部分觀測且激勵(lì)處觀測加速度下結(jié)構(gòu)參數(shù)未知的情況。
  具體的識(shí)別方法是把未知激勵(lì)在不確定參數(shù)為均值或者中間值處進(jìn)行一階泰勒展開,把不確定性的識(shí)別問題轉(zhuǎn)化為確定性的識(shí)別問題。根據(jù)不同的情況需要,選擇合適的未知激勵(lì)識(shí)別方法,最終識(shí)別得到的不確定性激勵(lì)用帶有上下邊界的結(jié)果來表示。每一章的文末都通過不同類型的數(shù)值算例來驗(yàn)證方

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論