CN108984976B - 一种基于加速度响应结构灵敏度计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于加速度响应结构灵敏度计算方法,构造加速度频响矩阵,并获得前m阶模态频率,从结构第一个节点开始添加刚度摄动项,将加速度频响矩阵代入矩阵修正公式获得摄动后的加速度频响矩阵,辨识结构的频率,获得结构模态频率对刚度的灵敏度,按照节点顺序改变刚度摄动点位置获得对应的灵敏度,从而获得整个结构模态频率对刚度的灵敏度。本发明当结构的刚度发生摄动时,利用矩阵变换公式无需进行有限元再次计算,只需要初始的加速度频响信息进行数值计算即可获得摄动后的加速度频响函数,简化计算效率,无需再进行有限元计算,更加方便,实现了基于加速度频响函数对刚度的灵敏度快速计算方法,具有实际工程意义。

Description

一种基于加速度响应结构灵敏度计算方法
技术领域
本发明涉及一种灵敏度分析方法,具体涉及一种结构灵敏度计算方法。
背景技术
灵敏度分析是一种评价因设计变量或参数的改变而引起结构响应特性变化率的方法。针对结构系统灵敏度显得尤为重要,它是当前计算力学和结构工程领域的主要研究方向之一。
实际应用中,结构的灵敏度分析在结构优化、可靠性评估和参数识别等占据重要作用,方法按照策略可以分为离散法和变分法。传统的灵敏度分析方法一般需要在摄动下,重新进行有限元计算,特别当结构较柔时,有限元数量较多时,计算量大,效率低。加速度信号测量较为普遍,基于加速度导纳信息进行如对刚度参数等的灵敏度分析,如果解决传统灵敏度计算效率低,已成为亟待解决的实际工程问题。
发明内容
发明目的:本发明的目的在于针对现有技术的不足,提供一种基于加速度响应结构灵敏度计算方法。
技术方案:本发明提供了一种基于加速度响应结构灵敏度计算方法,包括以下步骤:
(1)基于Matlab软件进行有限元分析,获得加速度频响函数,构造加速度频响矩阵,并获得前m阶模态频率,从结构第一个节点开始添加刚度摄动项;
(2)基于步骤(1)中加速度频响矩阵代入矩阵修正公式获得摄动后的加速度频响矩阵;
(3)辨识结构的频率,获得结构模态频率对刚度的灵敏度;
(4)按照节点顺序改变刚度摄动点位置,重复步骤(2)(3)获得对应的灵敏度,从而获得整个结构模态频率对刚度的灵敏度,绘制灵敏度曲线。
进一步,步骤(1)包括以下步骤:
(11)结构的自由度为N,获得结构的加速度频响矩阵为:
其中,tij表示在结构节点j作用单位脉冲下节点i的加速度频响函数,i=1,2…N,j=1,2…N;
(12)采用有理正交多项式拟合算法对tij进行辨识,获得前m阶频率,分别为sr(r=1,2…m),将sr元素组成m维列向量s。
进一步,步骤(2)包括以下步骤:
(21)在结构i节点处添加刚度摄动量Δki(i=1,2…N),此时结构的加速度频响矩阵为根据加速度频响矩阵的逆矩阵与动态刚度矩阵的关系,推导获得:
其中,pi∈RN×1,表示在列向量第i个元素为e为虚数单位,即e2=-1,ω为圆频率;
(22)由矩阵修正公式可知:
即可以建立摄动前后结构的加速度频响矩阵的关系;
(23)由公式(1)、(2)、(3)联列,化解可以获得刚度摄动后加速度频响矩阵与初始加速度频响矩阵的关系:
进一步,步骤(3)包括以下步骤:
(31)基于摄动后的加速度频响矩阵重复步骤(12)提取摄动后结构的频率(r=1,2…m),将元素组成m维列向量s*
(32)定义获取灵敏度函数fi,表示在节点i处发生刚度摄动后的灵敏度,函数输入量为摄动前后的频率,具体公式如下:
其中,等式左边括号量即为输入函数fi的输入量,等式右边即为计算输出结果。
有益效果:本发明方法首先通过有限元计算获得结构的加速度频响函数,当结构的刚度发生摄动时,利用矩阵变换公式无需进行有限元再次计算,只需要初始的加速度频响信息进行数值计算即可获得摄动后的加速度频响函数,简化计算效率,无需再进行有限元计算,更加方便,实现了基于加速度频响函数对刚度的灵敏度快速计算方法,具有实际工程意义。
附图说明
图1为实施例中五自由度弹簧-阻尼-质量系统示意图;
图2为实施例中在节点1处添加刚度摄动后的五自由度弹簧-阻尼-质量系统示意图;
图3为结构频率对刚度的灵敏度曲线。
具体实施方式
下面对本发明技术方案进行详细说明,但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
本实施例采用一个简单的5自由度弹簧-阻尼-质量系统来验证,如图1所示,系统的参数分别为:mi=2kg(i=1,2…5),弹簧ki=20N/m(i=1,2…5),阻尼器ci=0.03N·m/s(i=1,2…5,添加的刚度摄动量为Δk=2N/m,包括以下步骤:
步骤1,基于Matlab软件进行有限元分析,获得加速度频响函数,构造加速度频响矩阵,获得前5阶模态频率:
1.1)结构的自由度为5,获得结构的加速度频响矩阵:
其中,tij表示在结构节点j作用单位脉冲下节点i的加速度频响函数,i=1,2…5,j=1,2…5;
1.3)采用有理正交多项式拟合算法对t11进行辨识,获得前5阶频率,分别为sr(r=1,2…5),将sr元素组成5维列向量s,具体为:
s1=0.143,s2=0.418,s3=0.66,s4=0.846,s5=0.967
s=[0.143 0.418 0.66 0.846 0.967]T
在结构节点1处添加刚度摄动项Δk1=2N/m,如图2所示。
步骤2,基于步骤(1)中加速度频响矩阵代入矩阵变换公式获得摄动后的加速度频响矩阵:
2.1)摄动后此时结构的加速度频响矩阵为根据加速度频响矩阵的逆矩阵与动态刚度矩阵的关系,推导获得:
j为虚数单位,即j2=-1,ω为圆频率;
2.2)由矩阵修正公式可知:
即可以建立摄动前后结构的加速度频响矩阵的关系;
2.3)由公式(1)、(2)、(3)联列,化解可以获得刚度摄动后加速度频响矩阵与初始加速度频响矩阵的关系:
故可以获得摄动后的加速度频响矩阵。
步骤3,辨识结构的频率,获得结构模态频率对刚度的灵敏度:
3.1)基于摄动后的加速度频响矩阵重复步骤(12)提取摄动后结构的频率(r=1,2…5),将元素组成5维列向量s*
s*=[0.146 0.424 0.666 0.852 0.968]T
3.2)定义获取灵敏度函数f1,函数输入量为摄动前后的频率频率,具体公式如下
步骤4,按照节点顺序改变刚度摄动点位置,重复步骤(1)(2)获得对应的灵敏度,从而获得整个结构模态频率对刚度的灵敏度,绘制灵敏度曲线,见图3。
图3结果表明,当结构的刚度发生改变时,在节点3处灵敏度的绝对值最大,故在结构节点3处修改刚度影响最大。本发明的快速灵敏度分析方法,突破了传统灵敏度需要进行多次的计算的局限性,只需要进行一次有限元计算,利用初始结构的加速度频响函数信号进行数值计算获得刚度摄动后的结构响应,更加快捷。

Claims (1)

1.一种基于加速度响应结构灵敏度计算方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)基于Matlab软件进行有限元分析,获得加速度频响函数,构造加速度频响矩阵,并获得前m阶模态频率,从结构第一个节点开始添加刚度摄动项;
(2)基于步骤(1)中加速度频响矩阵代入矩阵修正公式获得摄动后的加速度频响矩阵;
(3)辨识结构的频率,获得结构模态频率对刚度的灵敏度;
(4)按照节点顺序改变刚度摄动点位置,重复步骤(2)(3)获得对应的灵敏度,从而获得整个结构模态频率对刚度的灵敏度,绘制灵敏度曲线;
具体的,步骤(1)包括以下步骤:
(11)结构的自由度为N,获得结构的加速度频响矩阵为:
其中,tij表示在结构节点j作用单位脉冲下节点i的加速度频响函数,i=1,2…N,j=1,2…N;
(12)采用有理正交多项式拟合算法对tij进行辨识,获得前m阶频率,分别为sr,r=1,2…m,将sr元素组成m维列向量s;
步骤(2)包括以下步骤:
(21)在结构i节点处添加刚度摄动量Δki,i=1,2…N,此时结构的加速度频响矩阵为根据加速度频响矩阵的逆矩阵与动态刚度矩阵的关系,推导获得:
其中,pi∈RN×1,表示在列向量第i个元素为e为虚数单位,即e2=-1,ω为圆频率;
(22)由矩阵修正公式可知:
即可以建立摄动前后结构的加速度频响矩阵的关系;
(23)由公式(1)、(2)、(3)联列,化解可以获得刚度摄动后加速度频响矩阵与初始加速度频响矩阵的关系:
步骤(3)包括以下步骤:
(31)基于摄动后的加速度频响矩阵重复步骤(12)提取摄动后结构的频率r=1,2…m,将元素组成m维列向量s*
(32)定义获取灵敏度函数fi,表示在节点i处发生刚度摄动后的灵敏度,函数输入量为摄动前后的频率,具体公式如下:
其中,等式左边括号量即为输入函数fi的输入量,等式右边即为计算输出结果。
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Accurate modal superposition method for harmonic frequency response sensitivity of non-classically damped systems with lower-higher-modal truncation;Xiao weiwei 等;《Mechanical Systems and Signal Processing》;20170215;第85卷;第204-217页
Adaptive mode superposition and acceleration technique with application to frequency response function and its sensitivity;Zu-Qing Qu;《Mechanical Systems and Signal Processing》;20070131;第21卷(第1期);第40-57页

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