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航空学报 2014年第9期35卷 2500-2505页

作者：白鑫谢里阳东北大学机械工程与自动化学院现代设计与分析研究所辽宁沈阳110819

工程中多数裂纹构件的受载是随机的,为了更合理、更准确地预测出服役裂纹构件的剩余寿命,针对裂纹构件承受平稳随机载荷且载荷历程的具体特征、载荷水平及载荷作用频度未知的情况,提出了一种预测疲劳裂纹扩展寿命的新方法。该方法根据... 详细信息

工程中多数裂纹构件的受载是随机的,为了更合理、更准确地预测出服役裂纹构件的剩余寿命,针对裂纹构件承受平稳随机载荷且载荷历程的具体特征、载荷水平及载荷作用频度未知的情况,提出了一种预测疲劳裂纹扩展寿命的新方法。该方法根据一段时间对裂纹扩展情况的跟踪观测,推断裂纹扩展规律,实现疲劳裂纹扩展剩余寿命预测。根据应力大小与载荷作用频度是否均已知,将该方法分为两阶段观测法与单阶段观测法。结合一个具体的工程案例,详细阐述了该方法的应用,且验证了其可行性。所提出的方法应用方便、操作简单,可作为工程中预测疲劳裂纹剩余寿命的一种依据。

关键词：疲劳裂纹扩展剩余寿命寿命预测平稳随机载荷

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平稳随机载荷的信号特征提取与深度神经网络识别

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航空学报 2022年第9期43卷 402-412页

作者：杨特杨智春梁舒雅康在飞贾有西北工业大学航空学院西安710072 太原科技大学应用科学学院太原030024

针对线性时不变结构的平稳随机载荷识别问题,从结构的动力学响应求解原理出发,利用小波变换对于信号特征的提取能力与长短期记忆神经网络(LSTM)对于序列问题的强大建模与映射能力,提出了一种针对平稳随机载荷的特征信号识别方法,通过对... 详细信息

针对线性时不变结构的平稳随机载荷识别问题,从结构的动力学响应求解原理出发,利用小波变换对于信号特征的提取能力与长短期记忆神经网络(LSTM)对于序列问题的强大建模与映射能力,提出了一种针对平稳随机载荷的特征信号识别方法,通过对作用于三自由度振动系统数值模型上的平稳随机动载荷识别,证明了方法的可行性。对一个受2点平稳随机载荷作用的加筋壁板结构模型进行动载荷识别实验,结果表明,用提出的方法识别的动载荷均方根相对误差均小于5%,该动载荷识别方法具有良好的识别能力。

关键词：平稳随机载荷小波变换振动信号特征提取深度神经网络动载荷识别

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平稳随机载荷的信号特征提取与深度神经网络识别

平稳随机载荷的信号特征提取与深度神经网络识别

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第十五届全国结构振动与动力学学术研讨会暨第三届全国冲击及防护工程学术研讨会

作者：杨特梁舒雅康在飞杨智春西北工业大学航空学院结构系

工程结构受到平稳随机载荷作用时,常常因动载荷频带范围覆盖结构的固有频率引起结构共振,从而引发结构振动破坏和疲劳失效等。准确识别结构所受的动载荷,掌握结构所处的动载荷环境,对于工程结构的动强度设计、校核与结构健康检测等工作... 详细信息

工程结构受到平稳随机载荷作用时,常常因动载荷频带范围覆盖结构的固有频率引起结构共振,从而引发结构振动破坏和疲劳失效等。准确识别结构所受的动载荷,掌握结构所处的动载荷环境,对于工程结构的动强度设计、校核与结构健康检测等工作,具有重要的作用。传统的动载荷识别方法往往直接从频域振动方程出发,用系统矩阵求逆解算出动载荷列阵,但这些方法需要结构精确的动力学模型,而对于复杂的工程结构,其精确结构动力学模型的建立往往并不容易,导致传统动载荷识别方法在实际应用中的局限性。同时,宽频平稳随机载荷的时域识别也一直是结构动载荷识别领域的一个难题。针对以上问题,本文的主要工作分为三个部分:第一部分对于线性结构,依据"动载荷—动响应"关系的线性叠加原理,提出了利用小波变换将其分解为多层次的特征信号样本的思路,并通过公式推导,获取了经分解后各层次的动载荷特征信号样本与其对应层次的动响应特征样本之间存在的确定性物理关系;在此基础上,提出了采用LSTM神经网络搭建特征信号样本之间的相关关系,从而实现利用平稳随机响应样本的各层次特征信号,识别平稳随机载荷样本的各层次特征信号,再利用所识别动载荷样本的特征信号重构出待识别时域平稳随机载荷的样本的动载荷识别方法;第二部分利用LTI三自由度振动系统进行了方法的可行性验证与抗噪能力考察,经计算得到,未添加噪声的动载荷样本识别结果与真实载荷样本曲线的相关度高达99.15%,均方差值相对误差为0.06%。分别对测试动响应样本添加5%、10%和15%的白噪声并进行动载荷识别,经计算,存在5%测量噪声时,动载荷样本识别结果与真实载荷样本的相关度为98.70%,均方差值相对误差为3.37%,PSD置信度为98.99%;存在10%测量噪声时,动载荷样本识别结果与真实载荷样本的相关度为96.54%,均方差值相对误差为7.16%,PSD置信度为97.30%;存在15%测量噪声时,动载荷样本识别结果与真实载荷样本的相关度为93.76%,均方差值相对误差为15.27%,PSD置信度为92.24%。验证本方法具有良好的识别能力和抗噪能力;第三部分采用一个受两点平稳随机激励的加筋壁板实验模型进行方法的工程适用性实验验证,分别进行5～500Hz带宽的两点平稳随机载荷识别,两点的识别曲线历程相关度均高于98%,均方值相对误差低于5%;进一步讨论方法的适用性,分别对频带范围为5-200Hz的宽带随机动载荷和频带范围为90-100Hz的窄带随机动载荷进行识别,经计算所得,对于宽带随机动载荷进行识别,两点的识别曲线历程相关度均高于95%,均方值相对误差低于10%;对于窄带随机动载荷进行识别,两点的识别曲线历程相关度均高于98%,均方值相对误差低于3%。数值仿真和实验结果均表明,采用本文所介绍的动载荷识别方法可以利用先进的人工智能技术建立基于数据驱动的代理模型,从而避免了建立待识别结构精确数学模型的困难;同时,针对平稳随机载荷识别问题提出了从时域角度的识别办法,相较于频域识别方法,时域识别结果更加直观,也能够提供更多动载荷的有效信息;相较于现有基于神经网络的动载荷识别方法,经理论推导证明,本方法具有更加充足的原理支撑性,且基于特征信号样本的动载荷识别降低了神经网络模型拟合关系的复杂程度,进一步降低了对于数据集的完备度和神经网络的泛化能力要求,提高了方法的泛化性能。

关键词：平稳随机载荷小波变换深度神经网络动载荷识别

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基于谱分解的不确定性动态载荷识别

基于谱分解的不确定性动态载荷识别

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作者：文婧湖南大学

学位级别：硕士

动态载荷识别技术广泛应用于制造业、建筑业以及航天工程,在这些工程实际中,往往存在难以测量的外部激励。载荷识别的出现,提供了一种间接获取系统所受外部动载荷的途径。通过易测量的系统响应以及已知的系统结构特性,用特定的算法反解... 详细信息

动态载荷识别技术广泛应用于制造业、建筑业以及航天工程,在这些工程实际中,往往存在难以测量的外部激励。载荷识别的出现,提供了一种间接获取系统所受外部动载荷的途径。通过易测量的系统响应以及已知的系统结构特性,用特定的算法反解出外载荷,可以应用在可靠性分析、结构优化等设计中。传统载荷识别主要集中在确定性载荷识别方法的研究。在很多工程领域中,随机载荷的存在更为广泛。随机载荷因无法用关于时间的确定性函数来表示,相比于确定性载荷,对其识别研究难度较大。实际应用中,工程师们常常将其简化为确定性载荷进行计算。但是这样的识别结果只对应原随机过程中的一个样本,不具有普适性,不能预测系统各个时间段所受到的真实激励。若想获取全部的随机过程状态,需要对大量的样本数据一一求解。因此,如何反求系统受到的随机激励,提高载荷识别的准确性,逐渐成为动载荷识别研究中的一个重要方向。针对这一主题,本文提出了一种基于谱分解的随机动态载荷时域识别方法,能够有效对平稳随机载荷实现识别。本文的主要研究内容包括:(1)在平稳随机载荷的概率统计特性以及结构动力响应的基础上,建立了时域上平稳随机载荷识别的正问题模型。平稳随机过程虽然不能用确定时间函数表示,但是可以引入其数字特征如均值函数和相关函数或者协方差函数来概括其统计性质。平稳随机激励通过线性系统得到的响应也满足平稳随机的条件,将平稳随机响应的结构动力卷积关系式代入其相关函数中,推导出平稳随机激励和响应关于协方差的关系式,即用协方差矩阵以及系统的核函数矩阵共同构建出平稳随机载荷识别的正问题模型。(2)提出了基于谱分解的平稳随机载荷时域识别方法。通过矩阵谱分解的方式,对平稳随机激励及响应的协方差矩阵进行分解,得到由协方差矩阵特征值和特征向量构成的各阶特征矩阵叠加的形式。将平稳随机激励整体协方差矩阵的反求过程分解为先对其各阶特征矩阵求解再进行叠加两部分。平稳随机激励各阶特征矩阵的识别模型和传统确定性载荷识别模型十分相似。在识别过程中由于测量噪声的存在导致识别结果误差较大,参照确定性载荷识别对随机载荷识别模型的不适定性进行探讨,提出改善核函数矩阵的正则化方法。基于相对平均绝对误差模型提出协方差矩阵相对误差准则求解最佳正则化参数,得到最优反求载荷。通过两自由度算例及车门结构算例,验证基于谱分解的单点平稳随机动载荷识别算法的准确性。(3)在单点平稳随机载荷识别模型的基础上,构建多点平稳随机载荷识别模型,并引入随机过程的相关性分析,提出基于谱分解的多点平稳随机载荷识别方法。该方法分析完全相关、部分相关以及完全不相关三种情况下的平稳随机激励,通过25杆桁架结构验证了该方法在两点随机载荷识别方法的有效性。将基于谱分解的平稳载荷识别方法应用于路面不平度识别的工程实例中,建立整车七自由度模型,分别识别行驶的汽车四个车轮受到的路面平稳激励及它们的相关性,表明基于谱分解的平稳随机动载荷识别方法在实际工程中的重要意义。

关键词：动态载荷识别随机振动平稳随机载荷谱分解相关函数协方差矩阵正则化方法

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