以动态秤称重结构为对象,研究钢球-碗状结构的晃动特性以及晃动对称重数据波动影响的机理。针对称重结构,分析其受外部冲击时的稳定性,可知钢球-碗状结构的晃动一方面引起传感器受力点位置偏移;另一方面晃动的垂直方向加速度变化造成传感器受力改变,从而影响称重数据。通过建立动力学模型进行数值计算,并对比计算机运动仿真结果,发现称重结构晃动频率与钢球-碗状结构半径差呈负相关,并且称重结构垂直方向加速度变化频率以及其造成的称重数据波动频率都是晃动频率的两倍,研究结果可为动态秤的振动控制和滤波算法提供思路和依据。

无网格法是基于移动最小二乘理论构造场函数,构造场函数中权函数和基底函数对无网格法的计算精度有很大影响.为了比较基底函数对无网格法计算精度的影响,本文利用Schmidt正交化方法构造出正交多项式基底函数.运用该正交多项式基和幂函数多项式基,选取了样条型权函数分别构造位移场函数,对弹性结构动力学基本方程进行无网格化离散,得到梁结构无网格动力学方程.采用罚函数方法满足本征边界条件,求解并得到了梁结构固有频率和模态的两种无网格解,与解析解进行了比较和精度分析,并结合均匀悬臂梁结构验证了得出的结论.

结构动力学涉及很多抽象的力学模型和概念,数学理论要求较高,特别是多自由度体系。文章总结了如何针对工程实际问题,通过理解问题、分析问题和解决问题,提高结构动力学学习效果。为使抽象力学模型的物理意义及其工程应用更为直观,将两类重要的工程问题：动力测量和桥梁减震简化为两自由度体系。讨论多自由度体系中刚度和阻尼的作用。详细讨论了动力测量中的增加刚度和减震中降低刚度以及阻尼对减震的影响的全局和局部效应。

运用频域法在广义正交域中识别二维分布动载荷。基于数学拟合理论，二维动态载荷在广义正交域中可分解为二维正交函数的级数形式，未知的二维分布动载荷就可以表示为各阶正交基函数线性叠加，这时未知的复杂分布动载荷的识别就可以转化为简单的正交拟合系数的识别。根据线性系统的叠加原理，将待识别载荷的分解基函数看成已知分布动载荷作用于结构时，结构的响应与待识别载荷作用下结构的响应成线性关系。只要结构实测的响应点数大于待识别的系数，就能求出各系数，因而就可以识别分布动载荷。通过计算机仿真验证该方法能有效识别二维分布动载荷，且能与有限元方法结合，识别复杂结构上的分布动载荷。该方法具有很好的通用性，能简单方便运用于工程结构，能很好地抑制噪声的干扰。仿真试验说明该方法具有很好的识别精...

通过推广和修改ESO方法来进行结构形状优化设计,以达到控制地面运动激励下的结构随机动力响应的目的.根据工程实际要求,用随机动力学理论构造具有白噪声功率谱的地面运动的随机动响应表达式.基于特征导数的模态截断法和近似处理, 导出了一套平均均方动响应的灵敏度公式.在优化软件上实现了形状优化算法,提供的算例显示了本方法的合理性和有效性.

提出将模态频率和有效模态质量构造的残差作为遗传算法的目标函数进行结构动力学有限元模型修正的方法。有效模态质量不但可以为结构动力学响应分析提供一种判断模态贡献程度的方法,而且能够为有限元模型修正提供更多的信息量。介绍了有效模态质量的概念和基于遗传算法的结构动力学模型修正理论,在此基础上采用仿真算例验证了所提出方法的正确性和有效性。仿真结果显示,模型修正后参数最大误差为-0.062%,不管是在修正频段内还是修正频段外,频率和有效模态质量的均方误差都小于0.025%。研究表明,使用有效模态质量和遗传算法的结构动力学有限元模型修正是有效可行的。

对结构动态载荷反演问题进行深入研究,提出了一种基于灵敏度分析法的结构动态载荷识别时域分析技术。将结构输入动态载荷表示为一系列参数的形式,通过灵敏度迭代分析来确定相应的载荷参数,从而确定结构的动态输入载荷。在灵敏度迭代求解过程中,为减少响应测量噪声引起的影响,引入正则化求解技术来寻求满足工程要求的稳定近似解。最后提出的方法成功应用于正弦级数迭加形式的输入载荷识别,仿真结果表明灵敏度分析法在载荷识别中是有效的。

三维空间的噪声主动控制技术是近年来噪声控制领域研究的一个热点问题,对于降低飞机或车辆里的噪声水平有很大意义。提出了一种对于噪声在三维空间里进行优化控制的方法,建立三维空间的几何控制模型,并且对几何模型进行区域划分,误差准则取所有区域的声压平方和,确定优化目标为误差准则取得最小值,计算出多点次级声源的强度。最后基于该方法设计的噪声主动控制系统进行数值仿真和实验验证,结果验证了该方法的正确性和有效性。

为了解决飞行器机翼贮存空间大、运输困难等问题,以钻石背机翼为原型设计了纵向二次变形结构模型,用以寻求小型化的发射装置。通过拉格朗日方程建立了变形翼的结构动力学模型,分析了变形过程中的运动学特性,得到变形翼在展开运动过程中的动态方程。结果表明,变形翼振动能量的分布由外界对系统的激励或者作用大小决定,并且在不同马赫数下表现出不同的气动力特性,该建模方法满足变形翼张开过程中的运动学特性,可为变体飞行器工程设计与应用提供新的思路。

传统结构动力学模型确认方法通常采用单目标优化,存在精度不足和稳定性差等缺点,难以满足实际工程需求。基于此,提出一种采用神经网络作为代理模型,建立以马氏距离和鲁棒性为不确定性量化指标的多目标优化模型,并将NSGA2多目标进化算法用于求解。针对NSGA2存在无法有效识别伪非支配解、计算效率低和解集质量较差等设计缺陷,提出一种基于支配强度的NSGA2改进算法INSGA2-DS。INSGA2-DS将支配强度引入非支配排序,采用新型拥挤距离公式和自适应精英保留策略,以提高收敛效率和解集质量。GARTEUR飞机算例的仿真结果表明,INSGA2-DS求解复杂工程问题时具有更好的收敛性和分布性,而考虑鲁棒性的结构动力学模型确认方法可以获得同时满足多种目标要求的Pareto解集,提高了模型确认的精度和稳定性。