[发明专利]一种基于多源不确定性的结构分布式动态载荷识别的方法有效

专利信息
申请号: 201810360768.8 申请日: 2018-04-20
公开(公告)号: CN108846149B 公开(公告)日: 2020-02-07
发明(设计)人: 王磊;刘亚儒;刘易斯 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G06F30/23 分类号: G06F30/23;G06F119/14
代理公司: 11251 北京科迪生专利代理有限责任公司 代理人: 杨学明;卢纪
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 动态载荷 不确定性 不确定性参数 正交多项式 多源 算法 确定性 定量化描述 动态分布 问题转换 载荷识别 时域法 时域 下界 逼近
【说明书】:

发明公开了一种基于多源不确定性的结构分布式动态载荷识别的方法,该方法考虑结构的不确定性参数,基于时域内的载荷识别方法,并结合正交多项式与TIAM算法对结构的分布式动态载荷进行识别。该方法首先基于时域法建立确定性结构的分布式动态载荷识别模型,并利用正交多项式逼近动态分布载荷;其次将结构的不确定性参数以区间来定量化描述,并利用TIAM算法将不确定结构的动态载荷识别问题转换为两类确定性问题,从而最终得到不确定性结构所受动态载荷的上、下界值。

技术领域

本发明涉及结构动力学反问题技术领域,具体涉及一种基于多源不确定性的结构分布式动态载荷识别的方法。

背景技术

随着科学技术的不断发展,现代工程对结构的振动可靠性提出更高、更严格的要求。无论是工程结构的动响应分析、动强度分析,还是结构的优化设计等等,都依赖于结构所承受的动载荷。动载荷也即振动过程中的振动源,是起始输入参数,是各种振动产生的源泉。振动源的获取,即结构所受动态载荷的确定显得愈来愈重要,只有提供准确可靠的载荷,才有可能应用各种先进的方法,确保工程结构可靠性和安全性。

从理论上讲,动载荷的获取可以是多方面的,确定结构动载荷的方法主要有直接测量法和间接识别法。直接测量法是在载荷的传递路径上安装传感器,直接测定载荷本身或通过测量与载荷有关的参数确定载荷的大小,如在飞行器的外板布置压力传感器可以直接测量气动载荷的脉动压力值。直接测量法数据处理比较简单且非常直观,但也有很多明显的缺点,如载荷作用位置和方向的多变给传感器的布置带来相当大的困难。在实际工作过程中,特别是对一些复杂工作环境,结构可能承受强风、水流、地震以及波浪等各种动分布载荷的作用,如火箭在飞行过程中所受的推力,这种情况下,结构所承受的载荷很难直接测量甚至无法直接测量。鉴于上述情况,自然寄希望于寻求一种间接的方法,于是便产生了动态载荷识别技术,即通过对测量相对容易和准确的结构动响应(位移、速度、加速度或应变等)的测量,根据已知的结构动态特性,识别作用在结构上的动态载荷。

此外,对于一般工程实际,结构动响应的测量过程中会存在许多不确定因素,既包括工程结构加工、制造、安装误差、材料性能离散性、建模误差等在内的静态不确定性,又包括仪器测量误差、信息传输干扰等在内的动态不确定性,这使得动态载荷识别问题成为不确定性问题,建模过程中的不确定性参数主要包括测量信息、结构参数、几何属性、动态载荷作用点与作用方向、初始条件和边界条件等。

载荷识别的最初研究开始于二十世纪七十年代的军事、航空领域,此后经过几十年的研究,载荷识别技术主要发展了频域法与时域法两大类方法,这两种经典的方法长期在实践中接受检验,至今被沿用。频域法识别动态载荷的研究开始较早,理论也较成熟,频域法是依据系统的传递函数矩阵与响应谱的关系来确定动态力谱,或经模态坐标变换后计算模态力在频域内的动态特性。时域法是根据载荷和响应之间的复杂卷积关系进行反分析,直接在时域内反演动态载荷的时间历程,不需经过傅立叶变换,所得结果直观,近年来时域法的研究也有了很大的发展。此外,近几年还有神经网络、小波分析等新概念的引入。

发明内容

本发明要解决的技术问题是:本发明提供了一种基于多源不确定性的结构分布式动态载荷识别的方法。该方法基于时域内载荷识别方法,并且结合正交多项式与TIAM(基于泰勒展开的区间分析方法)算法,得到考虑不确定性的结构所受分布式动态载荷的上、下界值。该方法可用于结构存在不确定性参数,仅能获取不确定性参数上、下边界且参数的不确定度较小的情况。同时,该方法的计算量较小,能够高效实现分布式动态载荷上、下界值的确定。

本发明采用的技术方案为:一种基于多源不确定性的结构分布式动态载荷识别的方法,该方法主要包括如下步骤:

第一步:应用正交多项式拟合结构分布式动态载荷,建立结构在时域内的逆向模型,进而得到结构动响应与正交多项式系数之间的联系,利用结构上有限测点的动响应信息及结构的动态特性实现对正交多项式系数的求取,从而构造完成基于正交多项式展开的确定性结构分布式动态载荷时域识别模型。

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