测试信息不完备下结构物理参数识别方法研究

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随着社会的发展和经济的突飞猛进,安全问题越来越成为人们关注的焦点。而作为人类生活、工作主要场所的工业与民用建筑,其可靠性分析和健康诊断工作也正成为中外学者们研究的热点。尽管基于动力测试的参数识别技术已在机械航天领域得到了长足的发展和广泛的应用,但在土木工程中成功应用的例子还不是很多。其主要原因在于传统的识别技术所需要的全部输入和输出信息在土木工程实际测试中是难以获得的。一方面由于土木结构体积巨大,难以对其施加人工激励;另一方面作用于结构上的随机荷载难以被精确地测量;同时对于土木工程而言,随便一个复杂结构,其自由度动辄成千上万,在实际中难以测试每个自由度上的响应信息,即便能够测试,其代价也令人无法接受。因此参数识别理论要想在土木工程中实际应用还有很多问题需要解决。本文依照上述实际工程背景,引入了测试信息不完备下的识别思想,概述了能够用于此类工程问题的识别算法,并分别从时域和频域两个方面对这类问题做了进一步的研究。本文内容分六部分。 第一部分(第一章)是绪论部分。阐述了本论文的选题背景和目前研究现状,并对本文的主要工作做了介绍。 第二部分(第二章)是基础理论部分。主要介绍了一般反问题的数学基础,反问题的不适定性以及结构动力学系统反问题的主要内容和基本解决方法。 第三部分(第三章)主要研究时域线性参数系统在输入信息测试不完备下的识别算法。根据识别过程中对未知输入的处理方法不同,本文将其分为两类:未知输入的消去识别法和未知输入的修正识别法。未知输入的消去识别法是根据识别方程和未知输入的特点,通过消去未知输入得到新的不含未知输入的识别方程而进行参数识别的方法。未知输入的修正识别法是通过在迭代过程中不断地修正未知输入来减小估计误差并最终识别出结构参数的识别方法。利用未知输入的消去识别思想,本章主要研究了部分输入未知下的两阶段识别法,比例输入及其比例系数未知下的识别法以及地下结构的复合参数识别法。关于未知输入的修正识别法,本章首先对目前已有的算法做了分析和比较,指出了部分输入未知下替换修正识别法的实质和其适用条件。然后对比例输入未知下的平均修正识别法做了研究,提出了基于加权平均修正的识别算法。并对这一算法做了进一步推广,提出了广义加权平均修正识别法,该方法适用于多个比例输入同时作用在结构上的情况。 第四部分(第四章)主要研究时域非线性参数系统在输入信息测试不完备下的识
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