本文關鍵詞：共軛梯度最小二乘迭代正則化算法在沖擊載荷識別中的應用

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【摘要】：結構動載荷識別反問題是典型的病態(tài)問題,需要應用正則方法克服其病態(tài)特性而獲得穩(wěn)定的解。與直接正則化算法Tikhonov方法相比,共軛梯度最小二乘(Conjugate Gradient Least Squares,CGLS)迭代算法在載荷識別反問題的正則化過程有無須對傳遞矩陣求逆、無須明確正則化參數(shù)的優(yōu)點。提出共軛梯度最小二乘迭代正則化算法和啟發(fā)式迭代收斂終止準則,用于三自由度仿真模型和殼結構試驗模型的沖擊載荷識別,并與經(jīng)典的Landweber迭代正則化算法和直接正則化算法Tikhonov方法比較。仿真和實驗結果表明:CGLS迭代正則化算法在識別精度、收斂速度、計算效率和抗噪性方面有明顯優(yōu)勢。
【作者單位】： 西安交通大學機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室;中國船舶工業(yè)系統(tǒng)工程研究院;
【關鍵詞】： 共軛梯度最小二乘算法 Landweber算法 沖擊載荷識別 正則化
【基金】：國家自然基金項目(51225501;51405370)
【分類號】：TB12
【正文快照】： 機械結構動載荷識別在結構健康監(jiān)測、可靠性分析和振動主動控制等領域中起著關鍵性作用[1-2]。在工程實際中,如飛機機翼、風力發(fā)電機葉片等復合材料結構易遭受到外來物的沖擊而產生缺陷[3]。然而,受安裝空間所限,目前技術難以對作用于結構的外載荷直接測量或計算。因而人們不

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本文編號：621242