两种方法中出现较早的是频域法,其来源是直升机轴的动态力的识别问题。后来,随着研究深入,逐步总结出频响函数和奇异值分解法,并取得了很好的效果。频域法的主要基础是激励和频响函数的逆运算,这样处理思路简便,易于运用。频域法大体上包含两类,一类是基于输入输出假设的频响函数求逆,该方法可以处理线性系统和随机响应;另一种是坐标变换法,它的处理基础是模态参数与频响函数矩阵。20世纪80年代,Bartlett与Flannelly用加速度响应识别载荷,主要解决幅值和相位的问题。随后,Giansante等破解了频域法在工程中的轻度非线性问题。Doyle结合测出的响应数据、波动方程和谱分析法在动载识别上得到了很好的成果。国内的研究人员也有不错的研究成果。刘恒春等人运用奇异值分解法处理了病态矩阵,并且将此法运用到了实际工程中。郑海起等研究噪声干扰,提出用相干修正技术去消除其影响,经实验后证实,该方法能有效降低噪声干扰。许峰等从空间滤波的思路出发创建了离散模态滤波器,减小了积累误差。
时域法的思想基础是积分法,运用积分处理载荷识别。模态坐标转换的引入是该方法的研究起点,后来阶跃函数的假设促成了已知响应的时间历程下的识别方法。国内,唐秀近对离散系统的识别研究时,通过仿真计算,得到了激励频率低于截断频率情况下的识别方法。张方等学者研究了广义正交多项式理论,仿真实验证明此方法可用于各种情况下的确定性载荷的识别,并且,该方法有很好的准确度,又能减少噪声干扰。而且,在具体工程运用中,该方法的实验成本小,操作简便,可以说是一种推广价值很高的方法。在1998年,张方等学者又创造性的推导出基于时间有限元法的动载识别模型,继而完成了逆卷积运算向线性算子逆运算的转变。该方法极大简化了公式的推导和演化,同时也因为其较高的识别精度、抗干扰能力及计算的稳定性,所以此方法为动载识别有提供了有力的技术支持。同时也为后人的研究打开了思路。
以上两种方法很好,但是依旧存在不足之处,所以学者还发展了其他方法,主要有基于神经网络的方法、小波变换的方法。张方等依据神经网络研究出了自回归函数,构造了延时反馈模型。马广等人运用神经网络法完成了对桥墩船舶撞击力的识别。程良彦等用小反卷积法较不错地识别了冲击力。陈莲等证实计权加速法,无论是用于离散或是连续系统,在模态缺省的情况下,识别结果也很好。Liu和Sheppard采用了正则化方法来提高空间分布动载荷的识别精度。
2.4 载荷识别方法发展展望
从最初的尝试到如今的枝繁叶茂,载荷识别的发展十分快速,期间学者们创造和提出的各种方法逐步构建起这座学术塔,并用实验证实自己的理论和想法,现在已经有专门的书籍出版来研究动载荷识别方法,可以说,载荷识别技术的发展是理论与实际相互印证的过程,是学者们创新发展的过程,是学者们付出与收获的过程。人们对载荷识别技术的发展越来越重视,总结起来其发展的主要方向,大致会有以下几种
(1) 广泛适用性
目前的识别方法虽然都比较成熟,但是它们都有不足和应用限制。比如频域法,当采样信号较长时,识别效果会较好,否则识别效果较差,所以它不适用于冲击载荷的识别。又例如SWAT法,仅能用于研究刚体模态的结构,且只能求出载荷值,不能求出载荷的分布情况。所以,可以看出,载荷识别方法的广泛适用性很重要,既可以求冲击载荷,有能很好识别稳态和随机性载荷的识别方法是未来研究的主要方向。同时,也应处理好识别方法的简便性、稳定性和可控性、广适性的关系。
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