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1、結(jié)構(gòu)參數(shù)識別通常可以歸結(jié)為一個基于模態(tài)參數(shù)匹配的優(yōu)化反問題問題,各種方法被用來極小化分析模型模態(tài)參數(shù)和實測模態(tài)參數(shù)之間的非線性誤差函數(shù)。在反演迭代過程中,由于測試信息受噪音的影響,參數(shù)識別問題經(jīng)常表現(xiàn)為不適定性問題。即解的存在性、唯一性和穩(wěn)定性不能得到保證。盡管已經(jīng)提出的參數(shù)識別理論和方法很多,但是針對有噪音非完整測試信息下的結(jié)構(gòu)參數(shù)識別方法研究得還很不充分。針對目前結(jié)構(gòu)參數(shù)識別方法研究的現(xiàn)狀,在現(xiàn)有結(jié)構(gòu)參數(shù)識別方法的基礎(chǔ)上,本論文重點
2、研究了測試信息不完備及噪音影響下的結(jié)構(gòu)參數(shù)識別方法。包括以下幾個方面內(nèi)容。 首先研究了結(jié)構(gòu)動力靈敏度分析理論。這些工作將被用于模態(tài)參數(shù)的靈敏度分析、結(jié)構(gòu)損傷參數(shù)選擇、以及基于靈敏度的參數(shù)更新等多個方面的應(yīng)用研究。 接著介紹目標函數(shù)的選取格式對于參數(shù)識別的影響并用蒙特卡羅方法加以量化,給出單元參數(shù)可識別性指標。通過數(shù)值模擬表明:在進行參數(shù)反演迭代之前進行目標函數(shù)靈敏度分析可以排除那些不容易被識別的自由度單元,減小結(jié)構(gòu)計算規(guī)
3、模,使反問題求解成為現(xiàn)實,并且選擇合理的目標函數(shù)能有效降低測試噪音對于參數(shù)估計值的影響。 正則化方法可以有效抑制噪音污染對于參數(shù)識別影響,本文針對具體目標函數(shù)構(gòu)造形式,引入梯度正則化方法。通過數(shù)值模擬表明:應(yīng)用梯度正則化方法不僅可以保證迭代順利進行,而且可以在某種程度上抑制噪音對于參數(shù)識別精度的影響,改善解的穩(wěn)定性。并且應(yīng)用廣義交叉檢驗準則方法確定了最優(yōu)的正則化參數(shù)。然后針對梯度正則化方法的初值依賴問題,把同倫方法思想引入結(jié)構(gòu)參
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