基于加速度时程的结构参数直接识别方法及验证

摘要：

提出了一种直接运用加速度响应测量的结构参数识别方法.该方法通过两个神经网络对结构刚度和阻尼比进行直接识别.通过结构运动微分方程的离散解,阐明了该方法的理论基础以及构建两个神经网络的依据.首先,依据对目标结构参数的初步估计,假定一个参考结构,构建一个神经网络来描述该参考结构的加速度响应时间序列之间的映射关系,即建立该参考结构的非参数模型.然后,定义加速度响应预测差值均方根向量作为结构参数识别指标,并构建一个参数识别用神经网络来描述该指标与结构参数之间的关系.最后,基于一个框架结构模型振动台试验的加速度响应时间序列实测值,运用以上两个神经网络,在假定结构质量已知的情况下,对该框架模型的刚度和阻尼比进行了识别,并与扫频试验的结果进行了比较.结果表明该方法的结构参数识别结果可靠,所提出的准实时结构参数直接识别方法可行.

关键词：结构参数、识别、加速度、神经网络、振动台实验、刚度、阻尼比、时程

所属期刊栏目：26

分类号：TP183;O235(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金50608031;湖南省自然科学基金杰出青年基金08JJ1009

在线出版日期：2009-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：87-93