【摘 要】
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结构的参数识别受到噪声及建模不确定性影响,在实际工程中面临着荷载复杂、参数时变、初值选取误差、统计特性不匹配等问题,难以获得传统的UKF算法要求的精确的观测模型等信
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结构的参数识别受到噪声及建模不确定性影响,在实际工程中面临着荷载复杂、参数时变、初值选取误差、统计特性不匹配等问题,难以获得传统的UKF算法要求的精确的观测模型等信息,识别精度与收敛速度难以保证。自适应方法的提出在一定程度上解决了一些问题。本文基于以上问题,将三种自适应UKF方法引入土木工程结构参数识别过程中。主要研究内容如下:(1)介绍和分析了UKF方法与三种自适应UKF方法的原理与过程,分析了三种自适应UKF方法的自适应原理与优势。使用以上算法对Bouc-Wen模型与时变刚度进行了参数识别,对比了识别结果的精度与收敛速度。并采用切比雪夫正交分解对结构荷载与参数进行了同步识别。验证了三种自适应UKF方法的有效性。(2)介绍了基于Open Sees模型更新的自适应UKF方法,在Open Sees软件中建立框架模型与网架结构模型,对材料的弹性模量进行了识别。分别使用UKF方法与双重自适应UKF方法进行识别,数值仿真模拟结果验证了基于Open Sees模型更新的自适应UKF方法的有效性。(3)提出了一种渐消记忆的双重自适应UKF方法,提高了方法的鲁棒性。该方法在双重自适应UKF方法中通过加入渐消记忆因子,通过指数加权,达到随着时间步的增加削减初始噪声与远步噪声对当前结果影响的效果。数值仿真模拟证实了方法具有加速收敛与提高精度的效果。
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