简介:提出了基于经典层压板理论的层压板刚度矩阵的两种识别方法,精确识别法和参数减少识别法。在精确识别法中全部层压板刚度参数作为未知数并可利用足够的试验数据由层压板本构方程——虎克定律直接求出。在参数减少识别法中全部层压板刚度参数被展开成一些重要参数诸如纤维与基体的杨氏模量、纤维体积含量及纤维体积含量沿厚度方向的分布参数的线性函数。这些参数在以前的研究中被证明对层压板刚度参数及屈曲栽荷有很大的影响。通过线性化,待识别的参数由18个刚度参数减少为6个材料性能及纤维体积含量分布参数。这些参数可利用层压板设计参数(铺层顺序、铺层角及各层厚度)和少量试验的测量数据确定。在两种方法中采用常规方法求解带约束最小二乘统计问题。给出了验证两种刚度矩阵识别方法的算例,其中参数减少识别法采用真实试验测量结果;精确识别法采用虚拟理想试验测量结果。
简介:提出一种利用改进的B样条经验模态分解(B-splineempiricalmodedecomposition,BS-EMD)识别时变结构瞬时模态参数的方法。针对B~EMD的端点问题,采用基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的BP神经网络对BS-EMD进行改进。进而结合Hilbert变换,将这种改进的B~EMD方法应用于时变结构的参数识别中。仿真算例结果表明,改进的BS-EMD可以有效抑制端点效应问题,利用该方法能够有效地追踪时变结构的瞬时频率。
简介:应用遗传算法解决液体火箭发动机减损控制律综合分析这个典型的多目标优化问题,可以解决传统优化方法在该问题中的局限性。分析了遗传算法在解决液体火箭发动机减损控制律综合分析中的具体应用问题,如编码方案、种群设定、适应度函数设计、约束条件处理、选择机制、交叉与变异操作以及遗传算法有关参数的确定等,分别给出了可行的取值参考范围。应用SPEA进行了仿真计算,结果表明遗传算法在综合分析减损控制律时是有效的,为智能技术在液体火箭发动机减损控制中的应用提供了方法探索。