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发表刊物：土木工程学报

关键字：部分输入未知; 结构参数; 动力荷载识别; 自适应加权迭代算法; 最小二乘算法; 学习因子; 瑞利阻尼;

摘要：针对部分输入未知条件下的结构参数和荷载识别问题,提出一种改进的基于最小二乘准则的自适应加权迭代算法。该方法通过引入自适应学习因子和加权正定矩阵,以任意假定的未知外激励作为初始迭代条件,以相邻两次迭代后荷载的识别值的误差作为收敛判断准则,有效地改进了迭代收敛速率、稳定性和识别精度。同时,针对比例阻尼,对现有非线性参数识别的松弛法进行改进,提出一种转换算法。通过一个具有15个自由度的高层数值模型的模拟数据和一个4层结构模型的动力试验实测数据分别验证了该方法有效性,同时,分别探讨了噪声水平、权重系数、学习因子等对算法收敛性的影响。数值算例和基于模型动力测试数据的识别结果表明,该算法具有稳定的收敛特性,参数和荷载识别精度高以及对测量噪声的鲁棒性强的特点。

论文类型：期刊论文

论文编号：1000-131X( 2012) 06-0013-10

文献类型：J

卷号：45

期号：6

页面范围：13-22

是否译文：否

CN号：null

发表时间：2012-06-08

第一作者：许斌

合写作者：贺佳