基于部分加速度测量的结构Bouc-Wen非线性恢复力及质量识别
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噪声与振动控制
振动与波;扩展卡尔曼滤波方法;最小二乘法;Bouc-Wen模型;磁流变阻尼器;非线性恢复力;
结构非线性行为识别是结构灾后损伤评估的关键。扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)有助于解决结构动力响应测量不完备的问题,但一般要求结构质量已知。针对仅部分加速度响应已知和结构质量未知情况下结构非线性恢复力的识别问题,提出一种结合EKF和最小二乘算法的结构非线性恢复力及质量识别的迭代算法。该方法基于质量估计值和部分自由度上的加速度响应测量,通过EKF预测完整响应时程,再利用最小二乘法识别修正质量分布,循环迭代至收敛,最后基于质量收敛值实现物理参数(刚度、阻尼、非线性)的识别,进而得到非线性恢复力。以一个含Bouc-Wen磁流变阻尼器的多自由度体系的数值模型为例,考虑4种不同的质量初始误差,通过数值模拟验证该方法识别结构质量及非线性恢复力的有效性。同时考虑加速度测量噪声的影响,证明了该方法的鲁棒性。
期刊论文
J
38
02
179-187
否
2018-03-18
程骄阳
贺佳
许斌