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基于Volterra级数和递推最小二乘法的结构振动响应非线性特征和损伤识别
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作者 李雪艳 赖煜山 +2 位作者 刘恩 刘荣林 赵卫 《计算力学学报》 北大核心 2025年第3期404-411,449,共9页
当结构发生损伤时有可能引发结构的非线性振动,所以进行非线性识别可以检测结构损伤。而Volterra级数可以为非线性振动分析提供简明的分析模型,可以分离振动响应的线性和非线性成分,从而建立起更灵敏的非线性特征指标。在识别Volterra核... 当结构发生损伤时有可能引发结构的非线性振动,所以进行非线性识别可以检测结构损伤。而Volterra级数可以为非线性振动分析提供简明的分析模型,可以分离振动响应的线性和非线性成分,从而建立起更灵敏的非线性特征指标。在识别Volterra核时,需要输入激励响应和输出振动响应,是一个反问题求解问题。为了避免测试激励响应,本文使用不同测点的振动响应作为输入响应。为了避免矩阵求逆和病态求解问题,提出使用递推最小二乘法。研究了Volterra级数分离的各振动响应成分的特点,然后构建了非线性特征指标,进行非线性损伤位置的识别。为了消除激励位置和输入振动响应位置对非线性特征指标的影响,使用贝叶斯融合对最后的特征指标向量进行融合,最后能准确地识别出损伤位置。通过七层框架结构的多工况分析,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 VOLTERRA级数 递推最小二乘法 非线性特征识别 损伤识别 贝叶斯融合
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