导读:本文包含了结构与参数辨识论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:参数,结构,惯量,模态,声压,系统,误差。
结构与参数辨识论文文献综述写法
范梦松,景绍学,李冬梅[1]（2019）在《基于输入预测误差的Wiener系统结构和参数辨识》一文中研究指出为了辨识Wiener系统的结构和参数,提出了一种结构等效逆变换,将两个子模型的参数乘积项转化为两个子模型的参数求和.该变换不仅避免了参数乘积项的出现,而且减小了算法计算量;针对变换后系统的特点,提出了一种输入预测误差准则用于参数估计;基于输入预测误差准则,提出了一种最小二乘算法来辨识Wiener系统的参数.数值仿真验证了算法的有效性.(本文来源于《淮阴师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
余磊,刘莉,马志赛,康杰[2]（2019）在《基于多维振动响应GSC-TARMA模型的时变结构模态参数辨识》一文中研究指出针对多维振动响应测量信号下的仅输出时变结构模态参数辨识问题,基于广义随机约束时变自回归滑动平均模型(Generalized stochastic constraints time-dependent auto-regressive moving average,GSC-TARMA),拓展出广义随机约束向量时变自回归滑动平均模型(Generalized stochastic constraints vector time-dependent auto-regressive moving average,GSC-VTARMA)。为降低计算复杂度,进一步提出改进的GSC-VTARMA模型(GSC-VTARMA~*),并利用时变刚度数值系统与移动质量简支梁时变结构实验系统的非平稳振动响应信号对所提模型进行了验证。通过与单维GSC-TARMA模型和传统的泛函序列向量时变自回归滑动平均(Functional series vector time-dependent auto-regressive moving average,FS-VTARMA)模型进行对比,辨识结果表明:相较于GSC-VTARMA模型,GSC-VTARMA~*模型在保持辨识精度相同的前提下降低了计算复杂度;相较于单维GSC-TARMA模型, GSC-VTARMA~*模型具有更高的数据利用率与辨识鲁棒性; GSC-VTARMA~*模型具有与传统的FS-VTARMA模型相近的辨识精度,但由于采用了递推算法,该模型计算效率更高,在线辨识能力更强。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年15期）
潘鹤斌,宋波涛,王皓[3]（2019）在《基于优化法的飞行器复杂结构连接面刚度参数辨识》一文中研究指出基于优化法,提出实现含有多种连接面的飞行器复杂结构刚度参数辨识的方法。该方法以模态试验振型与计算振型的最小二乘为目标函数,以模态频率为约束,以连接面刚度为优化参数。该方法物理概念清楚,简单易行,通过参数辨识可以较为准确地辨识出连接面刚度,显着地提高模态计算精度,为后续的动力学建模和颤振分析提供更为精准的模型。(本文来源于《空天防御》期刊2019年02期）
骆剑彬,姜绍飞,任晖,赵剑[4]（2018）在《Spark云计算平台下的结构物理参数辨识》一文中研究指出结构物理参数辨识是结构损伤识别的一个关键问题。针对结构物理参数辨识精度不高、海量数据处理计算效率低下和在单机环境下运算资源不足的问题,提出一种云平台下改进并行化多粒子群协同优化算法(IPMPSCO)的结构物理参数辨识方法。在云计算平台下,引入Apache Spark云计算平台的弹性分布式数据集RDD,对传统多粒子群协同优化算法(MPSCO)的结构物理参数辨识进行分布式并行化改进。为了验证所提方法的准确性和处理海量数据的能力,在8节点的云计算集群上对一个30层框架数值试验和一个7层钢框架试验进行结构物理参数辨识。结果表明,所提方法具有良好的精度和稳定性,在执行效率上优于单机,且具有较好的并行能力。(本文来源于《振动与冲击》期刊2018年14期）
姚艳春[5]（2018）在《复杂激励下玉米收获机框架结构振动特性与模态参数辨识方法研究》一文中研究指出玉米收获机田间收获作业时振动剧烈,恶劣的振动环境不仅易导致整机及关键零部件疲劳破坏并引发故障,而且造成玉米收获损失、损害驾驶员身心健康,此外也影响收获作业的准确度和作业效率,因此,与国外同类产品相比,振动和噪声问题已日益成为制约我国收获机械在高可靠性和舒适性等性能提升的瓶颈。在土壤-机器-植物-环境相互作用的农田复杂激励下,暴露于振动环境下的玉米收获机焊接框架(车架、割台等)结构常出现焊缝开裂、螺栓孔撕裂、螺栓弯曲断裂、结构变形较大等故障,仅依靠振动建模或理论模态分析的传统做法,难以准确真实地获取复杂激励下玉米收获机械的振动特性和模态参数,因此,研究复杂作业环境激励下基于实测数据的振动特性和模态参数辨识方法对振动抑制和优化设计具有重要作用。目前,基于实测田间试验数据的振动特性、模态参数辨识和试验验证方法正逐渐引起研究人员的关注。本文为了更加真实有效、准确地获取收获机械焊接框架结构在复杂农田环境激励下的振动特性和模态参数,结合理论分析和数值模拟方法,搭建了振动模态测试系统,研究了收获作业状态下的振动特性,提出了一种考虑质量时变的收获机械工作模态参数辨识方法。论文基于工程实际问题出发,围绕振动特性和模态参数辨识展开研究,主要研究工作如下:(1)针对无悬架减振措施的玉米收获机械(各工作部件与车架刚性连接),建立了车架-车轮2自由度的垂向振动模型,利用解析方法从振动微分方程中获得固有频率及模态振型,并推导了模态坐标下的振动微分方程;以某国产4YZP-3XH小叁行玉米收获机为试验对象,搭建了由NI USB-6216信号采集卡、恒流源调理模块、开关稳压电源及放大器等硬件测试系统,并利用LabWindows/CVI交互式C语言编写了振动测试采集程序,有效地进行收获机械车架结构的振动测试,利用田间振动试验与共振分析方法,确定了玉米收获机的共振频率,验证了理论建模数值结果,表明理论建模和固有频率计算具有较高精度。(2)推导了时域的特征实现ERA算法和频域的最小二乘复指数Poly Max算法的理论,研究了基于多点激励、多点响应(MIMO)的玉米收获机械割台框架结构的模态试验方法,基于激励和振动响应数据,利用ERA和PolyMax算法辨识了割台框架的模态参数,并校验了模态参数辨识结果的相关性,比较了 2种算法辨识模态参数结果的差异性;进一步,利用模态试验验证了有限元自由模态的计算结果,在此基础上计算获取了更符合实际作业情况的约束模态;最后,研究了割台框架振动测试方案并搭建了测试系统,获取了不同作业工况的振动时域特性和振动频率分布,指出了割台框架在田间作业的振动频率与约束模态振型之间的对应规律。(3)复杂农田环境激励下,田间收获作业时外界激励难以准确获取,结合收获机械框架结构特征、空间布置等特点,通过级联多台测试采集仪器设备,搭建了一套可实现各采样通道响应信号相位同步的振动测试系统,解决了由相位信息不同步而造成模态参数辨识混乱的问题。研究了工作模态试验中土壤-作物等外界环境参数的测试方法,在此基础上完成了考虑收获质量时变的工作模态测试,提出了一种基于质量时变影响的收获机械运行环境下的工作模态分析方法和试验技术,仅利用田间收获作业下的振动响应数据,基于时域SSI和频域EFDD算法辨识了质量时变下的收获机械车架振动模态参数(固有频率、阻尼比和模态振型),并进一步研究分析了的收获机械振型和工作变形特征规律。此外,利用快速傅里叶变换(FFT)方法、SSI及EFDD方法确定了收获机械在田间收获状态下的振动频率,并说明了其结果可信性。(4)针对收获机械框架焊合结构(车架、割台)焊点连接关系复杂的特征,不同焊点模型将引起振动模态等数值模拟精度差异问题,以提高框架结构建模准确性与计算精度为目标,给出了 Rbe2、RBAR、CWELD和ACM2等4种焊点模型数学描述和理论建模,分别建立了不同焊点模型的有限元模型,并设计静态应变试验验证了数值模拟模型,提出了一种基于应力-应变及振动模态计算模式的不同焊点模型的适用性分析和模型优选方法,在此基础上给出了应力-应变模式和振动模态模式适用性准则,研究了不同焊点模型对收获机械框架焊合结构的数值模拟精度影响规律。(5)针对收获机械框架结构出现焊缝开裂、螺栓孔撕裂等疲劳破坏问题,以玉米收获机车架为例,研究了整机田间作业的振动特性,分析了框架结构壁厚、刚度对振动频率影响规律,并建立了框架结构的拓扑优化数学描述及优化模型,以提高一阶振动频率(基频)为优化目标,提出了以振动抑制为目标的收获机械框架结构优化设计方法,提高了车架一阶振动频率,降低了模态位移变形,提高了车架的可靠性。(本文来源于《中国农业大学》期刊2018-05-01）
周思达,曹博远,周小陈[6]（2017）在《结构应变模态参数辨识的最小二乘复频域方法》一文中研究指出由于应变模态对结构状态的敏感性,其在结构在线健康监测和损伤识别方面比位移模态更具优势。利用应变和位移的关系,将最小二乘复频域方法应用到结构应力应变分析中,建立基于应变测量数据的结构动力学参数频域辨识方法。由于应变模态和位移模态是同一种物理状态的不同表达形式,两者在数学表达上有相似性。首先建立以应变为变量的参数化公分母模型,在此基础上将非线性最小二乘问题进行线性化,得到加权线性最小二乘的方程误差。然后采用基于缩减正则方程的算法进行求解,减少计算量,并通过对模型参数施加约束来避免参数冗余。然后,设计并搭建一个自由梁的实验结构系统,利用光纤布拉格光栅应变传感器测量结构动应变数据,根据最小二乘复频域方法,基于应变测量数据辨识得到频率和阻尼比,与传统的基于加速度测量数据的辨识结果相吻合。另外,辨识所得应变模态振型与仿真结果也具有一致性。因此,数值仿真和实验验证表明,文中提出的基于最小二乘复频域方法能够准确辨识结构应变模态。(本文来源于《噪声与振动控制》期刊2017年06期）
夏茂龙,黎胜[7]（2017）在《基于声压测量的结构模态参数辨识》一文中研究指出通过建立辐射声压与激振力之间的声压频响函数矩阵,提出了一个基于测量声压识别振动结构模态参数的方法。该方法可以通过非接触测量声压来识别结构的固有频率、模态阻尼比与模态振型,避免了附加质量对结构的影响。声压频响函数矩阵是基于边界元和Rayleigh积分方法结合有限元结构动力学方程建立的,适用于任意结构且与结构模态参数有明确的关系;对于测量声压时多激励单输出与单激励多输出响应的不同试验模式,该方法都能识别结构的模态参数。以一平板结构为例,数值验证了该方法的准确性与适用性。(本文来源于《振动与冲击》期刊2017年22期）
张希月,王璨,杨明,徐殿国[8]（2017）在《基于参数辨识的电机驱动系统模型结构判定》一文中研究指出传统意义上系统参数的辨识均基于一个已知的系统结构,一旦系统结构未知或不精确,就会导致参数辨识的较大误差。本文尝试从逆向思维出发,由参数辨识算法反推模型结构,利用基于最小二乘的双惯量辨识算法获取电机侧转动惯量,与其真实值构建误差评价函数,从而判断驱动系统结构属于单惯量刚性系统或双惯量弹性系统,再利用与模型结构相对应的最小二乘辨识算法,对系统的机械参数进行辨识,实现驱动系统结构与参数的双重优化。(本文来源于《微电机》期刊2017年09期）
袭安,张伟[9]（2017）在《大型可展环形桁架天线结构非线性铰的参数辨识》一文中研究指出大型可展开环形天线的桁架支撑结构由大量的杆件及铰链连接而成,在制造及装配等过程中铰链的间隙不可避免,这将引起结构产生复杂的非线性行为,因此对铰链动力学参数的确定尤为重要。力状态映射法为非线性铰链的参数辨识提供了帮助,参数辨识结果反映了真实铰链的非线性刚度摩擦及阻尼特性。首先,将桁架结构单胞进行区域划分,对结合部以外的部分进行等效,将离散的杆件部分连续化;然后利用力状态映射法对结合部进行参数辨识,确定结合部的动力学参数,进而得到结合部的等效动力学表达。利用辨识参数建立的动力学模型能够描述铰链结构中的多种线性和非线性动力学特点,并可进一步应用于桁架结构整体建模中。(本文来源于《中国力学大会-2017暨庆祝中国力学学会成立60周年大会论文集（C）》期刊2017-08-13）
柴楠[10]（2017）在《50MW小型汽轮发电机定、转子结构优化及电气参数辨识》一文中研究指出飞快发展的国民经济,推动各行各业对电力的需求不断增长,进而促使电力产业领域的疾速扩张。汽轮发电机作为一种直接电源,在电力工业的发展中起着重要的作用。小型空冷汽轮发电机以其用途广泛、结构紧凑且性价比高的特殊优势正迅速占领国内外发电市场。本课题以上海电机厂承接的新疆美克50MW空冷汽轮发电机项目为依托,深入分析小型空冷汽轮发电机的定转子结构优化。本文采用有限元法对发电机定子机座、铁心、转轴、转子护环进行了强度校核计算,验证了其结构优化的可行性,通过有限元计算,结果表明定子机座在采用新的内外机座结构下,不仅缩小了电机的体积,而且机械强度完全满足发电机运行的要求,转轴也在缩小本体外径及长度的情况下,临界转速验证过关,齿槽部强度亦满足高转速工况下的应力强度要求;采用经验计算公式对发电机定子铁心、定子线圈、转子线圈进行结构优化设计,并对新机型在绝缘系统方面得改进进行了阐述。本课题亦对优化后的小型空冷汽轮发电机的电气参数进行了辨识。首先论述了工厂设计阶段同步发电机时进行电磁计算的大电所公式,并阐述了工厂试验的原理,同时对电气参数的设计值和试验值进行了对比。再利用simulink仿真同步发电机叁相短路工况,得出电压、电流等扰动信息,借助同步发电机五阶模型,利用遗传算法对其电气参数进行优化,用MATLAB对电机模型进行辨识。最后,将电磁设计、工厂试验及模型辨识出的电气参数进行了对比。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-07-01）
结构与参数辨识论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对多维振动响应测量信号下的仅输出时变结构模态参数辨识问题,基于广义随机约束时变自回归滑动平均模型(Generalized stochastic constraints time-dependent auto-regressive moving average,GSC-TARMA),拓展出广义随机约束向量时变自回归滑动平均模型(Generalized stochastic constraints vector time-dependent auto-regressive moving average,GSC-VTARMA)。为降低计算复杂度,进一步提出改进的GSC-VTARMA模型(GSC-VTARMA~*),并利用时变刚度数值系统与移动质量简支梁时变结构实验系统的非平稳振动响应信号对所提模型进行了验证。通过与单维GSC-TARMA模型和传统的泛函序列向量时变自回归滑动平均(Functional series vector time-dependent auto-regressive moving average,FS-VTARMA)模型进行对比,辨识结果表明:相较于GSC-VTARMA模型,GSC-VTARMA~*模型在保持辨识精度相同的前提下降低了计算复杂度;相较于单维GSC-TARMA模型, GSC-VTARMA~*模型具有更高的数据利用率与辨识鲁棒性; GSC-VTARMA~*模型具有与传统的FS-VTARMA模型相近的辨识精度,但由于采用了递推算法,该模型计算效率更高,在线辨识能力更强。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
结构与参数辨识论文参考文献
[1].范梦松,景绍学,李冬梅.基于输入预测误差的Wiener系统结构和参数辨识[J].淮阴师范学院学报(自然科学版).2019
[2].余磊,刘莉,马志赛,康杰.基于多维振动响应GSC-TARMA模型的时变结构模态参数辨识[J].机械工程学报.2019
[3].潘鹤斌,宋波涛,王皓.基于优化法的飞行器复杂结构连接面刚度参数辨识[J].空天防御.2019
[4].骆剑彬,姜绍飞,任晖,赵剑.Spark云计算平台下的结构物理参数辨识[J].振动与冲击.2018
[5].姚艳春.复杂激励下玉米收获机框架结构振动特性与模态参数辨识方法研究[D].中国农业大学.2018
[6].周思达,曹博远,周小陈.结构应变模态参数辨识的最小二乘复频域方法[J].噪声与振动控制.2017
[7].夏茂龙,黎胜.基于声压测量的结构模态参数辨识[J].振动与冲击.2017
[8].张希月,王璨,杨明,徐殿国.基于参数辨识的电机驱动系统模型结构判定[J].微电机.2017
[9].袭安,张伟.大型可展环形桁架天线结构非线性铰的参数辨识[C].中国力学大会-2017暨庆祝中国力学学会成立60周年大会论文集（C）.2017
[10].柴楠.50MW小型汽轮发电机定、转子结构优化及电气参数辨识[D].上海交通大学.2017