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地基、结构及其相互作用系统参数识别理论

董清华  
【摘要】: 本文对地基、上部结构、地基—上部结构相互作用系统参数识别作了如下三个方面的研究:1)采用现代优化算法,进一步提高参数识别的精度和算法的收敛速度。2)在参数识别中采用新的数学和力学计算模型,以改进集总参数法,从而提高参数识别的可靠性。3)在完全有限元意义基础上,对框架结构进行物理参数识别。为解决大型复杂结构的参数识别问题提供思路和方法。从而形成了上部结构、地基及上部结构—地基相互作用体系的参数识别算法。 提出了一种新的训练前馈神经网络的方法——神经网络滤波算法,该算法是基于EKF(Extended Kalman Filter)的神经网络训练算法,基本思想是将神经网络的权值训练看作非线性系统的参数辨识,并通过EKF来解决此参数识别问题。编写了计算程序,在时间域内提出了一种直接识别贮仓结构物理参数的方法。 用贮仓在动载作用下的位移、速度作为网络的输入,激振加速度和响应加速度作为网络的输出,用Kalman滤波技术训练网络。神经网络滤波算法具有较高的精度,收敛性好,具有抗噪声能力,因此具有较高的鲁棒性。识别结果精度对初值的要求不高,只需给出大致的数量级。并把这种算法推广应用到未知输入条件下的地基参数识别和贮仓-基础-结构相互作用系统参数识别。 本文用波动理论描述地基模型,是对地基参数识别模型——集总参数法的一种改进。利用神经网络技术,提出了识别弹性层状介质物理参数的方法。采用修正的Latin超立方采样技术和波动理论的计算数据来形成网络的输入和输出数据,用LM算法训练网络,改善了网络训练的收敛性能。 本文把动态子结构方法引入框架结构参数识别中,算出结构的自振频率和广义振型。根据子结构分支模态与广义振型的关系算出子结构模态。应用神经网络和动态子结构模型完成复杂结构的参数识别,尤其考虑了模态数据中包含噪声和不完备 西安建筑科技大学博士论文 测量信息的情况。用单元刚度矩阵基本值和模态应变能来选择基本模态,用修正的 Latin超立方采样技术和模态准入准则来产生网络的输入数据。框架子结构在动载作 用下的自振频率和模态作为网络的输入,子矩阵参与系数作为网络的输出,用 Levenberg一Marquardi算法训练网络。把动态子结构方法引入结构的参数识别中,从 而为自由度数目较多的大型结构的参数识别提供了一种可行的思路。 把以上建立的解决复杂结构参数识别的方法应用到贮仓一地基相互作用系统的 参数识别中,把上部结构和地基作为两个子结构,运用动态子结构参数识别方法分 别进行了参数识别。


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