为简化复杂结构模态分析计算的复杂程度,有效区分复杂结构发生全局振动和局部振动变化的模态阶数,提出一种基于熵值法的目标模态数目确定新方法。分析结构的目标模态并提取目标振型;计算基于目标振型的Fisher信息矩阵;根据Fisher信息矩阵计算提取不同阶模态时的信息熵,计算信息熵的突变特征函数从而确定突变点;由信息熵的变化来表征对应Fisher信息矩阵信息量的变化从而得到结构全局振动和局部振动对应的模态阶数。CRH3型动车组转向架构架仿真结果表明,基于熵值法确定的目标模态数目能够准确计算出构架全局振动的模态数目。

提出了利用逐步消去法(backward sequential algorithm,BSA)、萤火虫算法(firefly algorithm,FA)分别和类卡尔曼滤波算法(excitation identification Kalman filter,EIKF)结合,以结构响应重构为目标,对不同类型传感器同时进行位置优化的方法.通过对萤火虫算法进行二进制编码,使其能够解决传感器优化布置问题;以结构响应重构误差方差平均值为目标,以离散萤火虫算法和逐步消去法为求解方法实现传感器位置的优化;利用预测的状态向量值对激励和感兴趣位置处的结构响应进行重构.用一个二维桁架模型来验证所提出方法的实用性和有效性.数值算例结果表明,利用两种方法得到的优化位置处的测量信息求得的重构激励和响应与理论值能够很好地吻合,对比验证了两种方法的有效性.