基于振动响应的载荷识别算法的优化研究

摘要

为了保证轨道车辆结构关键部件的安全可靠性，设计人员需要在工程设计中准确获得外载荷类型和大小。外载荷的识别在车辆强度设计、结构健康监控和故障诊断中有着重要意义。由于在实际工程中，很多情况无法通过安装传感器来直接获得外部载荷，需要人们采取有效的载荷识别方法重构异常载荷。尤其当外载荷的振动频率覆盖结构的固有主频率时，结构部件可能会产生共振疲劳及断裂失效等重大事故。本文从载荷类型出发，对周期性动载荷、冲击载荷和移动载荷的载荷识别技术进行了优化研究，主要研究工作包括：　　(1)对于周期性动载荷识别问题，利用Green核函数通过脉冲响应建立传递函数，结合Tikhonov正则化方法、截断奇异值(TSVD)正则化方法和最小二乘QR分解(LSQR)正则化方法对载荷进行识别重构，并讨论了不同载荷类型和不同程度噪声对识别结果的影响。利用实验对周期性动载荷进行验证，通过模态测试获得结构的模态频率，使用试验模态修正法对有限元模型进行修正，让仿真模型与实验模型保持一致，并通过修正前后识别结果验证了模型修正的必要性和有效性。　　(2)对于冲击载荷识别问题，利用载荷与振动响应的卷积积分关系，建立冲击载荷识别方程。选择L1范数正则化方法构建了冲击稀疏反卷积模型，利用预条件共轭梯度法确定搜索方向并结合截断牛顿内点法进行求解。利用冲击载荷实验验证方法的识别效果，对测点位置和正则化参数选取进行讨论，并在高速列车受电弓上进行验证。　　(3)对于移动载荷载荷识别问题，利用Green核函数思想建立模态振动响应与模态力之间的传递矩阵，结合正则化方法识别各阶模态力，再利用模态坐标变换对移动载荷进行重构。对测点位置和响应类型对识别精度的影响进行研究讨论，研究不同振动响应和测点位置识别效果影响，并讨论方法的抗噪性。　　(4)提出了一种基于振动响应识别算法的优化方法，该方法包括对识别算法的优化、传感器布置优化和不同模型修正方法的优化选择等研究。　　最后结合几种典型的实际算例(悬臂梁板结构、车轮结构与受电弓结构)，进行基于振动响应结构载荷识别算法的仿真建模与试验验证。悬臂梁和车轮结构研究结果表明，对于周期性动载荷，利用振动加速度信号结合截断奇异值(TSVD)正则化方法识别结果较好，抗噪性和稳定性也更高，在20%噪声下相关系数也能保持0.95以上；利用实验模态修正法对有限元模型进行修正，实验载荷识别结果鲁棒性和稳定性显著提高。梁板和受电弓结构冲击实验表明，利用L1范数正则化识别冲击载荷时，相关系数保持0.9以上，峰值误差小于30%，识别结果较稳定且对测点位置的选择不敏感。单跨梁移动载荷识别算例中说明了，利用振动响应并结合模态力方法重构移动载荷时，结果具有较好的鲁棒性。

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第1 章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外载荷识别研究现状

1.2.1 频域方法研究状况

1.2.2 时域方法研究状况

1.2.3 其它识别方法研究状况

1.3 载荷识别发展中存在的问题

1.4 本文主要研究内容

第2 章载荷识别的理论背景和常用方法

2.1 振动微分方程推导

2.2 载荷识别基本方法理论

2.2.1 直接求逆法

2.2.2 卡尔曼滤波器方法

2.2.3 正则化方法

2.2.4 随机方法

2.2.5 人工智能方法

2.3 载荷识别频域法和时域法

2.3.1 频域法

2.3.2 时域法

2.4 不适定性问题分析讨论

2.4.1 奇异值分解

2.4.2 Picard准则

2.4.3 载荷识别不适定性问题

2.5 本章小结

第3 章基于振动响应的载荷识别优化方法

3.1 载荷识别基本假设和识别过程

3.2 周期性动载荷识别方法

3.2.1 正则化方法及参数选择

3.2.2 正则化参数选取

3.2.3 周期性动载荷识别过程

3.3 冲击载荷识别方法

3.3.1 L1范数正则化方法与参数选择

3.3.2 正则化算子优化算法

3.3.3 冲击载荷识别过程

3.4 移动载荷识别方法

3.4.1 移动载荷响应时域方法

3.4.2 移动载荷识别方程

3.4.3 移动载荷识别过程

3.5 基于振动响应识别算法的优化

3.5.1 识别算法的优化

3.5.2 传感器布置的优化

3.5.3 不同模型修正方法的优化选择

3.6 本章小结

第4 章典型载荷识别算例的数值仿真与建模

4.1 周期性动载荷识别

4.1.1 悬臂梁结构动载荷识别

4.1.2 高速列车车轮动载荷识别

4.2 移动载荷识别

4.2.1 单跨梁移动载荷识别

4.3 本章小结

第5 章载荷识别试验方案的建立与结果验证

5.1 周期性载荷实验

5.1.1 悬臂梁动载荷识别实验

5.1.2 有限元模型修正和灵敏度分析

5.2 冲击载荷识别实验

5.2.1 实验梁冲击载荷识别

5.2.2 实验板冲击载荷识别

5.2.3 受电弓冲击载荷识别

5.2.3 灵敏度分析与结果讨论

5.3 本章小结

结论及展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间发表的论文及科研成果

学位论文数据集