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题名基于复模态分析与并行遗传算法的车辆动力参数识别
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作者
施剑锋
丁勇
沈伯衡
韩凌霞
谢旭
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机构
宁波大学土木工程系
浙江大学建筑工程学院
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出处
《哈尔滨工业大学学报》
北大核心
2025年第7期42-51,共10页
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基金
国家自然科学基金(52178174)
浙江省自然科学基金(LTGS24E080002)
宁波市交通运输科技项目(202447)。
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文摘
获取准确的车辆动力参数是车桥耦合振动分析与桥梁健康监测的前提,为此,提出了一种基于复模态分析与多核并行遗传算法的车辆动力参数快速识别方法。首先,改进了复模态理论结合有限元方法获取车辆自振频率、阻尼比、模态振型的算法;然后,提出了车辆动力参数识别的多核并行遗传算法,采用多目标适应度评价,以快速、准确地识别车辆刚度、阻尼、转动惯量;最后,采用车轮跌落振动实验和环境激励峰值法实测车辆的模态,获取用于适应度评价的自振频率、阻尼比和振型。通过对轻型汽车、重型卡车的动力参数进行识别进行验证,结果表明:用识别的车辆动力参数计算得到的车辆振动模态,与实测振动模态吻合,其中前3阶固有频率的最大误差为0.8%、阻尼比最大误差为1.3%,计算与实测振型向量之间的夹角余弦接近1;车辆的分析模型有必要增加车体的扭转阻尼,以准确反映实际车辆的扭转振动特性;多核并行算法大大加速了识别过程。16核心CPU在15核心并行时的加速比达到最大值12.5,在复杂车辆的多目标、多参数识别中,采用多核并行算法是非常有效的。
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关键词
车桥耦合振动
车辆有限元模型
复模态分析
动力参数识别
多核并行计算
遗传算法
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Keywords
vehicle-bridge coupling vibration
vehicle finite element model
complex modal analysis
dynamic parameter identification
multi-core parallel computing
genetic algorithm
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分类号
U441
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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