土木工程中的物理参数时域识别及地震动反演研究

本文对工程结构、场地水平土层参数识别及地震动反演进行了如下6个方面研究:(1)输入已知、输出不完备条件下,基于经典最小二乘算法的工程结构物理参数时域识别;(2)输入未知、输出不完备条件下,基于复合反演算法的工程结构物理参数时域识别及地震动反演;(3)输入已知、输出不完备条件下,基于渐消记忆的扩展卡尔曼滤波算法的工程结构物理参数时域识别;(4)输入未知、有限测点条件下,基于广义复合反演算法的工程结构物理     

基于经验遗传-单纯形算法和结构模态参数识别结构物理参数的方法

对于复杂的大自由度系统的反演分析,遗传算法每步计算中包含大量的正演分析,成为限制遗传算法应用的运行速度的瓶颈。减少反演分析中的正演计算次数,是扩大遗传算法适用范围的有效途径。经验遗传-单纯形算法正是解决这一问题的一种有效方法。本文将这一方法应用于不完全模态参数已知条件下的结构物理参数识别研究。结果表明:本文建议的方法有精度和搜索效率高、对初值选取依赖性不强、可以反映"残缺"的高阶模态信息等优点。     

基于改进模态参数灵敏度法的结构损伤识别研究

推导了模态参数对于损伤构件的一阶和二阶灵敏度矩阵,并对在推导一阶和二阶振型灵敏度的过程中产生的模态截尾误差进行了改进。根据泰勒级数展开的原理分别建立了一阶和二阶的灵敏度方程。考虑到一阶灵敏度方程求解速度快和二阶灵敏度方程求解精度高的特点,本文提出了一种用于结构损伤识别的混合迭代算法,该算法用二阶非线性的解析解作为算法的第一次迭代值,用一阶灵敏度方程的求解值对该算法的第一次迭代值进行关于泰勒级数截尾误差的修正。研究表明,本文提出的混合迭代算法由于采用了精确度较高的二阶非线性解析解作为迭代修正的初值,因此,迭代修正精度更高,收敛性更好。     

智能优化算法在结构损伤识别中的应用

利用智能优化算法进行结构的损伤识别是近年来的研究热点,其基本思路是将实测数据和数值模型的输出定义为结构参数的目标函数,通过搜索目标函数的最小值来得到结构参数,并根据这些参数在损伤前后的变化情况来识别损伤.目标函数可以有多种定义方式,智能优化算法也有多种算法可以选择,为了得到最佳的计算效果,利用4种目标函数和3种智能优化算法进行了损伤识别的数值模拟.计算结果表明,由加速度时程响应定义的目标函数与差分进化算法相结合具有很好的识别精度和抗噪能力.     

密肋壁板结构参数识别与动力复合反演分析

以密肋壁板结构为研究对象,通过试验对密肋壁板结构模态参数识别结果的分析,验证了密肋壁板结构弹性等效模型的可行性;利用试验结果,重构结构动力完备信息,对密肋壁板结构进行动力复合反演分析,从而建立密肋壁板结构弹性层间刚度换算公式.为密肋壁板结构的安全可靠性评价提供了前提和依据.     

最小二乘反演迭代算法在压制海上变深度缆采集数据虚反射中的应用

海水面的虚反射(鬼波)引起海上拖缆采集数据陷波,导致地震记录频带变窄,而近年发展的变深度缆采集技术,具有多样的陷波特征,通过专门的去虚反射处理方法可获得宽频数据.本文基于已有研究成果,将最小二乘反演迭代压制虚反射算法应用于某海上变深度缆宽频处理.基于频率波数域镜像记录生成方法获得镜像炮集记录,并采用最小二乘解从变深度缆原始和镜像炮集记录中提取上行波.针对镜像炮集记录生成受初始速度模型精度的影响,使得某深度缆接收的上行波和下行波之间的实际延迟时间存在误差,采用最小二乘反演迭代算法最优化计算下行波与上行波之间的平均延迟时间和上行波记录,并采用时空数据窗口滑动克服延迟时间随炮检距和目的层深度变化问题.合成数据及某海上实际变深度缆数据处理测试结果表明,该方法能较好地压制变深度缆由海水面产生的虚反射,能达到拓宽地震记录频带目的.     

基于约束最小二乘与信赖域的储层参数反演方法

基于包体岩石物理模型的储层参数地震反演方法面临数学形式复杂、多解性强、适应性差、涉及迭代运算等问题,本文提出一种基于约束最小二乘与信赖域的储层参数地震反演方法.该方法基于储层参数与弹性参数关联岩石物理模型,使用最小二乘方法构建目标函数和信赖域约束全局寻优求解,有效降低了地震反演多解性,极大提高了收敛速度.特别是通过在最小二乘求解中引入垂向约束,有效提高反演结果的抗噪声能力.经过模型测试和实际资料的应用,验证了方法的可行性和适用性.

     

一种有效的结构动态参数识别方法

本文以优化算法中单纯形法为基础,提出了一种只有利用实测的结构模态部分信息识别其结构参数的方法。数值计算表明,该算法具有良好的精度和适用性。     

结构参数未知条件下的地震动反演研究

本文运用复合反演的观点研究结构参数未知条件下的地震动反演问题。根据地震作用的力学特性，将其具体化为估计输入的修正条件，文中给出了一类反演算法。理论分析及算例表明，该算法具有稳定的收敛特性以及良好的反演效果。     

基于有限测点模态信息的结构物理参数识别

研究了测试信息不完备情况下的结构参数识别问题,针对稀疏模态的结构系统,提出了基于有限测点模态信息的优化识别算法。该算法通过有限测点上的模态参数构造关于结构物理参数的目标函数,然后采用遗传算法进行参数识别。最后一数值算例说明了该算法的可行性。     

Structural physical parameter identification based on evolutionary-simplex algorithm and structural dynamic response

Evolutionary computation based on the idea of biologic evolution is one type of global optimization algorithm that uses self-adaptation, self-organization and random searching to solve optimization problems. The evolutionary-simplex algorithm is introduced in this paper. It contains floating encoding which combines the evolutionary computation and the simplex algorithm to ovcrcomc the problems encountered in the genetic algorithm and evolutionary strategy methods.Numerical cxpcrimcnts arc performed using seven typical functions to verify the algorithm. An inverse analysis method to identify structural physical parameters based on incomplete dynamic responses obtained from the analysis in the time domain is prcscntcd by using the evolutionary-simplex algorithm. The modal evolutionary-simplex algorithm converted from the time domain to the modal domain is proposed to improve the inverse efficiency. Numerical calculations for a 50-DOF system show that whcn compared with other methods, the evolutionary-simplex algorithm offers advantages of high precision,cfficient searching ability, strong ability to resist noise, independence of initial value, and good adaptation to incomplete information conditions.     

基于地震动参数的建筑物震害预测

针对目前我国流行的基于地震烈度的震害预测方法中的不足,本文借助美国广泛使用的地震损失评估软件HAZUS99技术手册中房屋易损性评估方法的表达形式,结合我国的震害经验,提出了一套基于地震动参数的群体建筑物震害预测方法。依据易损性矩阵,采用遗传算法与单纯形法相结合的混合算法反演典型结构的抗力曲线和易损性曲线的参数。给定表示地震作用的需求谱,就可以方便地完成典型结构的震害预测。以两个地区的多层砌体房屋为例,说明了本文提出方法的具体步骤,诊证了可靠性。     

ARX结构模态参数识别方法对比(Ⅱ)——基于地震观测记录的对比

结构参数识别是结构抗震安全性能鉴定和健康诊断的基础,利用地震观测记录来识别结构模态参数,是地震工程领域备受关注的研究课题之一。本文利用实际结构的地震观测记录,对一维、多维和整体ARX模型三种模态参数识别方法进行了对比分析。结果表明：整体ARX模型对多自由度结构的模态参数识别较为稳定且精度较高;实际应用中多维ARX模型有时会导致丢失模态和虚假模态现象。     

ARX结构模态参数识别方法对比(I)——基于理论地震反应时程的对比

结构参数识别是结构抗震安全性能鉴定和健康诊断的基础。利用地震观测记录来识别结构模态参数,是地震工程领域备受关注的研究课题之一。本文利用三层平面框架结构的理论地震反应时程,对一维、多维和整体ARX模型三种模态参数识别方法进行了对比分析。结果表明：整体ARX模型的识别结果较为稳定且精度较高,更适合于进行多自由度结构参数识别。     

An integrated optimization algorithm for parameter structure identification in groundwater modeling

The inverse problem of parameter structure identification in a distributed parameter system remains challenging. Identifying a more complex parameter structure requires more data. There is also the problem of over-parameterization. In this study, we propose a modified Tabu search for parameter structure identification. We embed an adjoint state procedure in the search process to improve the efficiency of the Tabu search. We use Voronoi tessellation for automatic parameterization to reduce the dimension of the distributed parameter. Additionally, a coarse-fine grid technique is applied to further improve the effectiveness and efficiency of the proposed methodology. To avoid over-parameterization, at each level of parameter complexity we calculate the residual error for parameter fitting, the parameter uncertainty error and a modified Akaike Information Criterion. To demonstrate the proposed methodology, we conduct numerical experiments with synthetic data that simulate both discrete hydraulic conductivity zones and a continuous hydraulic conductivity distribution. Our results indicate that the Tabu search allied with the adjoint state method significantly improves computational efficiency and effectiveness in solving the inverse problem of parameter structure identification.     

An identification procedure of soil profile characteristics from two free field acclerometer records

In this paper, an analytical, numerical and experimental approach for identifying soil profile characteristics by using system identification and free field records, is presented. First, a theoretical soil amplification function for two sites is defined and expressed in terms of the different parameters of the layers constituting the soil profiles (thickness, damping ratio, shear wave velocity and unit weight). Then, this function is smoothed with an analogous function obtained from experimental data by using the least squares minimization technique. The identification of the parameters is performed by solving, numerically, a non-linear optimisation problem. To demonstrate the numerical efficiency and the validity of this approach, two examples are treated. The first one consists in the identification of characteristics of a given uniform soil layer. The second example consists in the experimental validation of this approach with the data recorded within the Garner Valley Down Hole Array (GVDA). Finally, this approach is applied to identify, simultaneously, soil profile characteristics of sites from only a single soil acceleration record at free surface of each site. This procedure is utilised to identify soil profile characteristics of sites by using strong ground motions data recorded during the recent Boumerdes earthquake of May 21, 2003.     

基于遗传算法的磁流变阻尼器模型参数识别

磁流变阻尼器是一种具有广阔应用前途的半主动控制装置,但其复杂的力学特性很难精确描述。非线性参数模型是一个相对简单并且能够很好地描述磁流变阻尼器力学特性的力学模型,但该模型既是非线性的、又是非解析的,参数识别十分困难。结合传统遗传算法良好的全局搜索能力和二分法可靠的收敛性,本文提出了一种改进的遗传算法——层次压缩遗传算法。对非线性参数模型的参数识别结果显示：层次压缩遗传算法简单可行,具有较高的识别精度。同时也验证了非线性参数模型描述磁流变阻尼器阻尼力特性的准确性。     

基于高阶局部模态的弹性地基上框架结构物理参数识别研究

利用框架结构的整体振动模态信息进行局部损伤的判别具有明显的局限性。高阶模态逐渐被人们认识并用来进行局部物理参数识别并用来进行损伤判别。本文以弹性地基上独立基础的框架结构底层柱为研究对象,利用增加的质量块对柱子进行局部损伤的制造,利用脉冲锤击法和激振器扫频实验进行高阶模态对比测试,利用PolyMAX模态分析方法进行损伤前后高阶模态的识别,发现了“高灵敏度高阶模态”的存在。最后通过两端约束Euler梁的计算模型,通过高阶模态来识别物理参数以及地基参数,其中物理参数结果具有较好的可靠性。