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[博士]斜拉橋拉索非線性振動及智能半主動控制研究
內(nèi)容簡介
[博士]斜拉橋拉索非線性振動及智能半主動控制研究 學(xué)科專業(yè):結(jié)構(gòu)工程 授予學(xué)位: 博士 學(xué)位授予單位:浙江大學(xué) 學(xué)位年度:2008 斜拉索由于質(zhì)量輕、柔度大、阻尼小,極易在環(huán)境激勵如風(fēng)、風(fēng)雨或支座運(yùn)動等作用下發(fā)生大幅振動,一方面會引起索的疲勞破壞,最終導(dǎo)致?lián)Q索,從而帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失;另一方面振動幅度過大也會引起行人對橋梁安全性的懷疑。因此,分析拉索的振動機(jī)理以及尋求有效的振動控制措施是一個具有重要工程意義的課題。 本文首先提出了斜拉索由橋面?zhèn)日褚鸬乃鳂虻満系恼駝幽P?,并基于Hamilton原理,建立了拉索的非線性振動方程,運(yùn)用多尺度法求得該方程的近似解析解。分析了拉索發(fā)生1: 1面內(nèi)外模態(tài)藕合內(nèi)共振的可能性,討論了激勵幅值、激勵頻率、阻尼、傾斜角等參數(shù)對拉索振動響應(yīng)的影響。為驗證近似解的正確性,將其與數(shù)值解進(jìn)行了比較?! ? 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,建立了MR阻尼器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向模型和逆模型。由于BP算法存在收斂速度慢、學(xué)習(xí)好的網(wǎng)絡(luò)泛化能力差等問題,本文采用了二階微分收斂LevenbergMarquardt算法與貝葉斯正規(guī)化法(Regularization)相結(jié)合的方法,從而提高了網(wǎng)絡(luò)的計算性,改良了網(wǎng)絡(luò)的泛化性能。數(shù)值分析結(jié)果表明,本文所提出的MR阻尼器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很強(qiáng)的適應(yīng)性和泛化性?! ? 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,提出了一種新的拉索一MR阻尼器系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)半主動控制方法。該控制方法能充分發(fā)揮MR阻尼器在不同電壓下的耗能減振能力,實現(xiàn)了其對拉索振動的全態(tài)控制。結(jié)合典型的拉索實例,分析了該控制方法的控制效果,并將其控制效果與LQR主動控制效果做了比較?! ? 基于模糊邏輯理論,提出了一種新的拉索一MR阻尼器系統(tǒng)模糊半主動控制方法。在該方法中,模糊控制器直接給出控制電壓,操作起來簡單實用。為驗證其有效性針對典型的短索、長索,詳細(xì)討論了在不同激勵作用下、相同激勵不同激勵幅值、激勵頻率等各種情況下的控制效果。并將其控制效果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)半主動控制、LQR主動控制及MR阻尼器的兩種被動控制方式(passive-onpassive-ofF)做了比較。
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