(2)综合识别方法研究
神经网络技术可以弥补时域法在识别精度、稳定性方面的不足。滤波和小波分析法在识别精度上有独特优势,可以降低参数及模态运算造成的积累误差。研究发现逆传递法可以识别不可逆系统,更令人欣喜的是它突破了结构边界条件的运用只局限于可逆系统的禁锢,这是对传统方法的创新与突破。所以,未来动载识别技术的发展可向综合了神经网络或小波分析或有限元分析的方向寻求突破。
(3)发展非线性识别方法
目前的载荷识别方法主要研究对象是线性结构,而在工程实际中有大量的非线性结构,所以目前的识别技术与实际工程应用差距较大。非线性结构的载荷识别难度要远远大于线性载荷识别,这会是载荷识别技术发展的难点,但也是非常重要的突破点。
(4)识别分布动载荷
在实际工程中,分布动载荷激励也广泛存在着,但是目前针对它的研究却较少。现在,学者们更多的是研究一文分布动载荷,识别技术也日臻完善,但是二文分布动载荷识别起来却比较困难,所以,进一步加强对二文分布载荷的研究可完善分布载荷识别技术。
2.5 本文的主要工作
本文作为毕业设计,主要是在老师的指导下完成的,主干内容是理论与仿真识别,本文共五章,每章的主要内容如下
第一章:绪论,介绍本文的研究问题,研究方法的发展历程,以及一些基本概念的介绍,并对载荷识别技术的发展做一些展望。
第二章:阐述本文载荷识别理论基础——正交多项式(广义正交多项式和切比雪夫正交多项式)。并引入时间有限元法。前文提到,载荷识别技术发展的核心是识别方法的研究和创新,这部分知识以及下一章自然也是本文的核心。
第三章:介绍修正广义正交域动载识别思想(包含时间有限元的离散化)。
第四章:以悬臂梁的仿真与实验验证理论的可行性,指出不足和可改进之处。
第五章:简要总结本论文的内容,并总结毕业设计感悟。
 
3  广义正交域法
正交域法识别载荷的基本思路是通过正交多项式拟合载荷函数,构建响应与多项式级数系数之间的关系,依据系统上测量点的响应信息和系统特性完成多项式系数的求解,最终完成动载识别。
3.1 广义正交多项式
正交多项式可以以级数逼近任意的不间断单值函数,把正交多项式应用到动力学分析中,能得到相对简便的数学模型。正交多项式的一般有以下四种性质
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