CN112100894B - 一种柔性天线结构冲击载荷识别方法及系统 - Google Patents

一种柔性天线结构冲击载荷识别方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种柔性天线结构冲击载荷识别方法及系统。所述柔性天线结构冲击载荷识别方法包括：采用有限元软件构建柔性天线结构的有限元模型；对有限元模型进行模态分解，得到模态信息；由模态信息和柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数，并基于传递函数在有限元模型上计算动力学响应信号；采用B样条小波尺度函数作为基函数，并将基函数拟合待识别冲击载荷确定字典；基于动力学响应信号、传递函数、字典和系数向量构建基于字典的正则化求解函数；采用软阈值迭代算法对基于字典的正则化求解函数进行迭代求解，得到最优系数向量；由最优系数向量和字典确定待识别冲击载荷。本发明能快速准确地实现冲击载荷的识别。

Description

一种柔性天线结构冲击载荷识别方法及系统
技术领域
本发明涉及冲击载荷识别领域，特别是涉及一种柔性天线结构冲击载荷识别方法及系统。
背景技术
随着空间卫星技术的发展，卫星天线因其所处真空环境及自身低阻尼柔性结构的特性，在受到空间碎片撞击冲击之后将会出现持续大幅度振动的情况，会影响整个系统的运行性能，因此对动态载荷的获取是十分必要的。一方面，获取动态载荷后，可以用来指导结构的设计，对结构进行改进以此降低动态载荷对结构性能的影响。另一方面，获取动态载荷可以帮助后续设计从而实现精确控制并有效抑制振动。然而，结构实际所承受的冲击载荷往往很难直接测量，而在外部激励作用下的结构动态响应是相对容易测量的，因此，如何依据结构动态响应信息及必要的载荷求逆方法获取载荷时间历程，是现代工程领域亟需解决的关键问题。
“载荷识别”技术属于结构动力学反问题，是一项根据结构系统动态特性及测量响应信号来反演外部激励的技术。近几十年来，载荷识别技术不断发展，为高超声速飞行器结构的载荷识别奠定了坚实的基础。现有的载荷识别方法主要包括频域法和时域法，同时还衍生出诸如SWAT法、奇异值分解法等方法，这些方法有各自明显的优缺点。其中，基于频域的矩阵求逆法最为常见，过程相对简单，但是计算量很大，耗费分析资源。时域法则是最近才开始研究兴起的方法，存在一定的累计误差。而其他的衍生方法虽然有各有优点，但是需要积累数值计算和信号处理的经验，使用起来门槛相对较高。近些年来还涌现了时间有限元法、逆系统法、神经网络方法和小波变换法等。
针对冲击载荷信号的稀疏性质，目前主要识别方法是l1正则化方法，但是此方法没有解析解，需要通过软阈值算法进行迭代求解，在结构工况复杂的情况下计算量会大大增加，因此提出快速准确地冲击载荷识别方法十分重要。
发明内容
基于此，有必要提供一种柔性天线结构冲击载荷识别方法及系统，以提高冲击载荷识别的效率和准确性。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种柔性天线结构冲击载荷识别方法，包括：
采用有限元软件构建柔性天线结构的有限元模型；
对所述有限元模型进行模态分解，得到模态信息；所述模态信息包括固有频率和固有振型；
由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数，并基于所述传递函数在所述有限元模型上计算动力学响应信号；所述动力学响应信号为各个传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号；
采用B样条小波尺度函数作为基函数，并将所述基函数拟合待识别冲击载荷确定字典；
基于所述动力学响应信号、所述传递函数、所述字典和系数向量构建基于字典的正则化求解函数；
采用软阈值迭代算法对所述基于字典的正则化求解函数进行迭代求解，得到最优系数向量；
由所述最优系数向量和所述字典确定待识别冲击载荷。
可选的，所述采用有限元软件构建柔性天线结构的有限元模型，具体包括：
采用力学性能等效方式将柔性天线结构转化为桁架结构；
采用有限元软件构建所述桁架结构的有限元模型；
将所述桁架结构的有限元模确定为柔性天线结构的有限元模型。
可选的，所述对所述有限元模型进行模态分解，得到模态信息，具体包括：
对所述有限元模型进行网格划分，并对划分后得到的所有的有限元节点进行编码，得到离散的有限元结构；
根据完备性原理选取模态截断阶数Mo；
按照所述模态截断阶数Mo，对所述离散的有限元结构进行模态分解，得到所述离散的有限元结构的前Mo阶的模态信息。
可选的，所述由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数，并基于所述传递函数在所述有限元模型上计算动力学响应信号，具体包括：
由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数
其中，Δt为时间步长，n为离散步数，h(t)为系统单位脉冲响应；
基于所述传递函数的条件数，采用遍历选取法对传感器布置位置进行优化，得到最优传感器布置位置；
在所述有限元模型上计算所述最优传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号，得到动力学响应信号。
可选的，所述基于字典的正则化求解函数为：
其中，g(x)为基于字典的正则化求解函数，y为动力学响应信号，H为传递函数，W为字典，x为系数向量，λ为正则化参数，E＝HW。
本发明还提供了一种柔性天线结构冲击载荷识别系统，包括：
模型构建模块，用于采用有限元软件构建柔性天线结构的有限元模型；
模态分解模块，用于对所述有限元模型进行模态分解，得到模态信息；所述模态信息包括固有频率和固有振型；
响应信号计算模块，用于由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数，并基于所述传递函数在所述有限元模型上计算动力学响应信号；所述动力学响应信号为各个传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号；
字典确定模块，用于采用B样条小波尺度函数作为基函数，并将所述基函数拟合待识别冲击载荷确定字典；
求解函数构建模块，用于基于所述动力学响应信号、所述传递函数、所述字典和系数向量构建基于字典的正则化求解函数；
迭代求解模块，用于采用软阈值迭代算法对所述基于字典的正则化求解函数进行迭代求解，得到最优系数向量；
载荷识别模块，用于由所述最优系数向量和所述字典确定待识别冲击载荷。
可选的，所述模型构建模块，具体包括：
结构转化单元，用于采用力学性能等效方式将柔性天线结构转化为桁架结构；
第一模型构建单元，用于采用有限元软件构建所述桁架结构的有限元模型；
有限元模型确定单元，用于将所述桁架结构的有限元模确定为柔性天线结构的有限元模型。
可选的，所述模态分解模块，具体包括：
网格划分单元，用于对所述有限元模型进行网格划分，并对划分后得到的所有的有限元节点进行编码，得到离散的有限元结构；
阶数选取单元，用于根据完备性原理选取模态截断阶数Mo；
模态分解单元，用于按照所述模态截断阶数Mo，对所述离散的有限元结构进行模态分解，得到所述离散的有限元结构的前Mo阶的模态信息。
可选的，所述响应信号计算模块，具体包括：
传递函数确定单元，用于由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数
其中，Δt为时间步长，n为离散步数，h(t)为系统单位脉冲响应；
传感器位置确定单元，用于基于所述传递函数的条件数，采用遍历选取法对传感器布置位置进行优化，得到最优传感器布置位置；
动力学响应信号计算单元，用于在所述有限元模型上计算所述最优传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号，得到动力学响应信号。
可选的，所述求解函数构建模块中的基于字典的正则化求解函数为：
其中，g(x)为基于字典的正则化求解函数，y为动力学响应信号，H为传递函数，W为字典，x为系数向量，λ为正则化参数，E＝HW。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出了一种柔性天线结构冲击载荷识别方法及系统，先通过小波分解，再进行l1正则化问题求解，相比标准稀疏正则化算法，其迭代次数能够减小约2个数量级，大大减小了计算时间，提高了识别效率；相较于基于l2范数的Tikhonov正则化方法和标准稀疏正则化算法，采用本发明的方法或系统，还提高了冲击载荷识别的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的柔性天线结构冲击载荷识别方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的桁架结构示意图；
图3是本发明实施例提供的模拟的柔性天线结构所受的真实载荷图；
图4是本发明实施例提供的的误差评价指标与响应信号信噪比的关系图；
图5为本发明实施例提供的柔性天线结构冲击载荷识别系统的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的在于提供一种柔性天线结构冲击载荷识别方法，其基于区间B样条小波尺度函数字典的稀疏正则化方法实现。该方法较基于l2范数的Tikhonov方法有更好的稳定性，且能够抑制较高的测量噪声对于识别结果精确度的影响；较基于l2范数的标准稀疏正则化方法，有更好鲁棒性和精确性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本实施例提供的柔性天线结构冲击载荷识别方法的实现原理如下：
拟构建的数学优化模型如下：
其中，y＝Hf+w表示结构响应、激励信号、测量误差与传递函数之间的关系，y为位移或加速度响应信号，H为位移-载荷或加速度-载荷传递函数，传递函数H包含了结构参数信息，可由结构模态信息计算得到，f为待识别冲击载荷向量，w为测量过程中不可避免的误差；f＝W·x表示字典W与系数向量对冲击载荷的拟合形式，可称为基函数矩阵，也称为字典，x为系数向量；表示基于字典的稀疏正则化方法的求解函数，λ为正则化参数，/>表示求解使得函数h(x)取最小值得自变量x。
下面对本实施例的柔性天线结构冲击载荷识别方法进行详细说明。
图1为本发明实施例提供的柔性天线结构冲击载荷识别方法的流程图。参见图1，本实施例的柔性天线结构冲击载荷识别方法，包括：
步骤101：采用有限元软件构建柔性天线结构的有限元模型。
所述步骤101：具体包括：
采用力学性能等效方式将柔性天线结构转化(简化)为桁架结构；采用有限元软件构建所述桁架结构的有限元模型；将所述桁架结构的有限元模确定为柔性天线结构的有限元模型。本实施例中，所述柔性天线结构为空间低阻尼大型柔性天线结构；所述有限元软件可以为ABAQUS软件。
步骤102：对所述有限元模型进行模态分解，得到模态信息；所述模态信息包括固有频率和固有振型。
所述步骤102：具体包括：
对所述有限元模型进行网格划分，并对划分后得到的所有的有限元节点进行编码，得到离散的有限元结构；根据完备性原理选取合适的模态截断阶数Mo；按照所述模态截断阶数Mo，对所述离散的有限元结构进行模态分解，得到所述离散的有限元结构的前Mo阶的模态信息。
步骤103：由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数，并基于所述传递函数在所述有限元模型上计算动力学响应信号。
所述动力学响应信号为各个传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号。
所述步骤103：具体包括：
1)根据实际工况或现有结构检测手段确定柔性天线结构的冲击载荷的激励位置。
2)由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定时域上离散的传递函数H，具体的：
其中时域上位移-载荷传递函数与位移、载荷之间的关系为y＝Hf，对时间进行离散得到的矩阵表达式为
从而得到传递函数H为：
其中，Δt为时间步长，n为离散步数，h(t)为系统单位脉冲响应，与柔性天线结构的模态信息有关，在零初始条件下单位脉冲响应表达式为 其中/>为系统振型，mr为系统模态质量，ωn为系统固有频率，ξr为系统阻尼比，y(nΔt)是以矩阵形式离散化表示的某一个时刻系统响应y，即为在第n个时间步nΔt时刻的系统响应y；f(nΔt)同理，f(nΔt)为在第n个时间步nΔt时刻的载荷向量f。
3)基于所述传递函数的条件数，采用遍历选取法对传感器布置位置进行优化，得到最优传感器布置位置。具体的：
通过对时域上的传递函数H进行条件数分析优化传感器布置位置，通过遍历选取法优化传感器布置位置：遍历选取所有可能性的位置组合，分别计算每一种组合得到的传递函数H的条件数，选取其中使得条件数最小的位置作为传感器布置位置，从而得到最优传感器布置位置。
4)在所述有限元模型上计算所述最优传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号，得到动力学响应信号。具体的：
采用ABAQUS等有限元软件，通过输入冲击载荷，设置动力学分析步，计算得最优传感器布置位置上的动力学响应信号y。
步骤104：采用B样条小波尺度函数作为基函数，并将所述基函数拟合待识别冲击载荷确定字典。
所述步骤104，具体包括：
选择m阶j尺度的[0，1]区间B样条小波尺度函数作为基函数拟合冲击载荷信号组成字典，对于任意尺度j的m阶[0，1]区间B样条小波尺度函数可用公式表示为：
其中，k为尺度函数平移大小。令M＝2j-2m+1，定义[0，1]区间B样条小波尺度基函数权矩阵为字典W，字典W由尺度为j的m阶[0，1]区间所有B样条小波尺度函数组成，m阶j尺度的/>从k＝-m+1到k＝2j-1，依照k由小到大的顺序排列组成矩阵W，即
上面表示的公式的具体含义为：
首先，通过数学方法得到0尺度B样条小波尺度函数的数学表达式。
其次：
1)0边界上的j尺度B样条小波尺度函数是由0尺度B样条小波尺度函数进行缩放(也就是t前面乘以2j的数学意义)得到的，即得到/>
2)1边界上的j尺度[0，1]区间B样条小波尺度函数是由0边界上尺度函数关于总时间对称得到的，即得到/>
3)内部边界上的j尺度B样条小波尺度函数是由0尺度B样条小波尺度函数其中k＝0的一条/>进行缩放(也就是t前面乘以2j的数学意义)并且平移(也就是t后面减去k/2j的数学意义)得到的，即得到/>
步骤105：基于所述动力学响应信号、所述传递函数、所述字典和系数向量构建基于字典的正则化求解函数。
所述步骤105，具体包括：
使用软阈值收缩/迭代算法(Iterative Shrinkage/Thresholding Algorithms,ISTAlgorithms)进行迭代计算，求解l1正则化问题。对于l1正则化问题，用方程表示为即所述基于字典的正则化求解函数为：
其中，g(x)为基于字典的正则化求解函数，y为动力学响应信号，H为传递函数，W为字典，x为系数向量，λ为正则化参数，E＝HW。
步骤106：采用软阈值迭代算法对所述基于字典的正则化求解函数进行迭代求解，得到最优系数向量。
所述步骤106，具体为：
采用软阈值收缩/迭代算法得到每一步的子问题解，其分量形式表示为：
其中，λ＝0.00５λmax＝0.00５||2ETy||∞，其中，p表示迭代次数，xi表示一个标量，xp表示一个向量，xi是xp向量中的第i个分量。
定义迭代停止标准为：误差标准ε＝10-6，从而得到最优系数向量x′。
步骤107：由所述最优系数向量和所述字典确定待识别冲击载荷。具体的：
将迭代得到的最优系数向量x′代入方程f＝W·x′中，即可得到待识别冲击载荷f。
在步骤107之后，还包括：对冲击载荷的识别结果进行评判。具体的：
定义识别效果的评判标准为：
取识别载荷freconstructed和真实载荷freal的差值与真实载荷freal的比值作为评判识别效果的标准，定义为峰值相对误差PRE：
峰值相对误差PRE值越小，说明识别精度越高。
下面提供了一个具体实例。
空间大型柔性天线结构可以简化为一个桁架的结构，受到动态冲击载荷载荷作用的桁架结构如图2所示，被分为9个梁单元，位置1处固支约束、结点6和结点10均是在y方向上受到约束。选取结点2处作为激励点，激励方向沿坐标轴z方向(垂直于纸面方向)。桁架的总长度为10m，密度为1290kg/m3，弹性模量为3.6GPa，不确定高斯白噪声SNR强度范围取为[60,80]dB。仿真计算过程中，传感器位置选择在结点5，根据模态分析结果可以建立结点5(响应点位置)与结点2(激励点位置)之间的传递函数H。针对上述柔性天线简化模型，已知结点2位置施加外激励冲击载荷，传感器布置在结点5作为位移测量点，根据惯性完备性要求考虑前60阶模态拟合传递函数H。选择4阶5尺度的[0，1]区间B样条小波尺度函数作为基函数拟合冲击载荷信号组成字典，结构施加真实载荷的形式如图3所示，在信噪比为60dB、70dB、80dB时半余弦函数拟合法识别结果如图4所示。其中，图4的(a)部分为在信噪比为60dB时半余弦函数拟合法识别结果图，图4的(b)部分为在信噪比为70dB时半余弦函数拟合法识别结果图，图4的(c)部分为在信噪比为680dB时半余弦函数拟合法识别结果图。图4的(a)部分、图4的(b)部分和图4的(c)部分中的实曲线均为重构载荷，虚曲线均为真实载荷。
从以上具体实例的结果可以看出，本发明能够识别结构动态响应存在噪声识别的动态分布载荷，从量级上、规律上均基本与施加的载荷一致。
本实施例中的柔性天线结构冲击载荷识别方法的具有如下优点：
(1)本发明先通过小波分解，再进行l1正则化问题求解，相比标准稀疏正则化算法的迭代次数减小约2个数量级，大大减小了计算时间。
(2)本发明相较于基于l2范数的Tikhonov正则化方法和标准稀疏正则化算法，载荷识别精度都有了较大的提高，精确度得以保障。
(3)本发明较于基于l2范数的Tikhonov正则化方法和标准稀疏正则化算法，在信噪比大于60dB的噪声强度情况下，具有较好的鲁棒性，且能够保证识别精度满足要求，适合在工程应用中推广使用。
本发明还提供了一种柔性天线结构冲击载荷识别系统，图5为本发明实施例提供的柔性天线结构冲击载荷识别系统的结构图。
参见图5，本实施例的柔性天线结构冲击载荷识别系统包括：
模型构建模块201，用于采用有限元软件构建柔性天线结构的有限元模型。
模态分解模块202，用于对所述有限元模型进行模态分解，得到模态信息；所述模态信息包括固有频率和固有振型。
响应信号计算模块203，用于由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数，并基于所述传递函数在所述有限元模型上计算动力学响应信号；所述动力学响应信号为各个传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号。
字典确定模块204，用于采用B样条小波尺度函数作为基函数，并将所述基函数拟合待识别冲击载荷确定字典。
求解函数构建模块205，用于基于所述动力学响应信号、所述传递函数、所述字典和系数向量构建基于字典的正则化求解函数。
迭代求解模块206，用于采用软阈值迭代算法对所述基于字典的正则化求解函数进行迭代求解，得到最优系数向量。
载荷识别模块207，用于由所述最优系数向量和所述字典确定待识别冲击载荷。
作为一种可选的实施方式，所述模型构建模块201，具体包括：
结构转化单元，用于采用力学性能等效方式将柔性天线结构转化为桁架结构。
第一模型构建单元，用于采用有限元软件构建所述桁架结构的有限元模型。
有限元模型确定单元，用于将所述桁架结构的有限元模确定为柔性天线结构的有限元模型。
作为一种可选的实施方式，所述模态分解模块202，具体包括：
网格划分单元，用于对所述有限元模型进行网格划分，并对划分后得到的所有的有限元节点进行编码，得到离散的有限元结构。
阶数选取单元，用于根据完备性原理选取模态截断阶数Mo。
模态分解单元，用于按照所述模态截断阶数Mo，对所述离散的有限元结构进行模态分解，得到所述离散的有限元结构的前Mo阶的模态信息。
作为一种可选的实施方式，所述响应信号计算模块203，具体包括：
传递函数确定单元，用于由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数
其中，Δt为时间步长，n为离散步数，h(t)为系统单位脉冲响应。
传感器位置确定单元，用于基于所述传递函数的条件数，采用遍历选取法对传感器布置位置进行优化，得到最优传感器布置位置。
动力学响应信号计算单元，用于在所述有限元模型上计算所述最优传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号，得到动力学响应信号。
作为一种可选的实施方式，所述求解函数构建模块205中的基于字典的正则化求解函数为：
其中，g(x)为基于字典的正则化求解函数，y为动力学响应信号，H为传递函数，W为字典，x为系数向量，λ为正则化参数，E＝HW。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (4)

1.一种柔性天线结构冲击载荷识别方法，其特征在于，包括：
采用有限元软件构建柔性天线结构的有限元模型；
对所述有限元模型进行模态分解，得到模态信息；所述模态信息包括固有频率和固有振型；
由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数，并基于所述传递函数在所述有限元模型上计算动力学响应信号；所述动力学响应信号为各个传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号；
采用B样条小波尺度函数作为基函数，并将所述基函数拟合待识别冲击载荷确定字典；
基于所述动力学响应信号、所述传递函数、所述字典和系数向量构建基于字典的正则化求解函数；
采用软阈值迭代算法对所述基于字典的正则化求解函数进行迭代求解，得到最优系数向量；
由所述最优系数向量和所述字典确定待识别冲击载荷；
所述采用有限元软件构建柔性天线结构的有限元模型，具体包括：
采用力学性能等效方式将柔性天线结构转化为桁架结构；
采用有限元软件构建所述桁架结构的有限元模型；
将所述桁架结构的有限元模确定为柔性天线结构的有限元模型；
所述对所述有限元模型进行模态分解，得到模态信息，具体包括：
对所述有限元模型进行网格划分，并对划分后得到的所有的有限元节点进行编码，得到离散的有限元结构；
根据完备性原理选取模态截断阶数Mo；
按照所述模态截断阶数Mo，对所述离散的有限元结构进行模态分解，得到所述离散的有限元结构的前Mo阶的模态信息；
所述由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数，并基于所述传递函数在所述有限元模型上计算动力学响应信号，具体包括：
由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数
其中，Δt为时间步长，n为离散步数，h(t)为系统单位脉冲响应；
基于所述传递函数的条件数，采用遍历选取法对传感器布置位置进行优化，得到最优传感器布置位置；具体的：通过对时域上的传递函数H进行条件数分析优化传感器布置位置，通过遍历选取法优化传感器布置位置：遍历选取所有可能性的位置组合，分别计算每一种组合得到的传递函数H的条件数，选取其中使得条件数最小的位置作为传感器布置位置，从而得到最优传感器布置位置；
在所述有限元模型上计算所述最优传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号，得到动力学响应信号，具体的：采用ABAQUS有限元软件，通过输入冲击载荷，设置动力学分析步，计算得最优传感器布置位置上的动力学响应信号。
2.根据权利要求1所述的一种柔性天线结构冲击载荷识别方法，其特征在于，所述基于字典的正则化求解函数为：
其中，g(x)为基于字典的正则化求解函数，y为动力学响应信号，H为传递函数，W为字典，x为系数向量，λ为正则化参数，E＝HW。
3.一种柔性天线结构冲击载荷识别系统，其特征在于，包括：
模型构建模块，用于采用有限元软件构建柔性天线结构的有限元模型；
模态分解模块，用于对所述有限元模型进行模态分解，得到模态信息；所述模态信息包括固有频率和固有振型；
响应信号计算模块，用于由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数，并基于所述传递函数在所述有限元模型上计算动力学响应信号；所述动力学响应信号为各个传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号；
字典确定模块，用于采用B样条小波尺度函数作为基函数，并将所述基函数拟合待识别冲击载荷确定字典；
求解函数构建模块，用于基于所述动力学响应信号、所述传递函数、所述字典和系数向量构建基于字典的正则化求解函数；
迭代求解模块，用于采用软阈值迭代算法对所述基于字典的正则化求解函数进行迭代求解，得到最优系数向量；
载荷识别模块，用于由所述最优系数向量和所述字典确定待识别冲击载荷；
所述模型构建模块，具体包括：
结构转化单元，用于采用力学性能等效方式将柔性天线结构转化为桁架结构；
第一模型构建单元，用于采用有限元软件构建所述桁架结构的有限元模型；
有限元模型确定单元，用于将所述桁架结构的有限元模确定为柔性天线结构的有限元模型；
所述模态分解模块，具体包括：
网格划分单元，用于对所述有限元模型进行网格划分，并对划分后得到的所有的有限元节点进行编码，得到离散的有限元结构；
阶数选取单元，用于根据完备性原理选取模态截断阶数Mo；
模态分解单元，用于按照所述模态截断阶数Mo，对所述离散的有限元结构进行模态分解，得到所述离散的有限元结构的前Mo阶的模态信息；
所述响应信号计算模块，具体包括：
传递函数确定单元，用于由所述模态信息和所述柔性天线结构的冲击载荷的激励位置确定传递函数
其中，Δt为时间步长，n为离散步数，h(t)为系统单位脉冲响应；
传感器位置确定单元，用于基于所述传递函数的条件数，采用遍历选取法对传感器布置位置进行优化，得到最优传感器布置位置；具体的：通过对时域上的传递函数H进行条件数分析优化传感器布置位置，通过遍历选取法优化传感器布置位置：遍历选取所有可能性的位置组合，分别计算每一种组合得到的传递函数H的条件数，选取其中使得条件数最小的位置作为传感器布置位置，从而得到最优传感器布置位置；
动力学响应信号计算单元，用于在所述有限元模型上计算所述最优传感器布置位置上的位移响应信号或加速度响应信号，得到动力学响应信号，具体的：采用ABAQUS有限元软件，通过输入冲击载荷，设置动力学分析步，计算得最优传感器布置位置上的动力学响应信号。
4.根据权利要求3所述的一种柔性天线结构冲击载荷识别系统，其特征在于，所述求解函数构建模块中的基于字典的正则化求解函数为：
其中，g(x)为基于字典的正则化求解函数，y为动力学响应信号，H为传递函数，W为字典，x为系数向量，λ为正则化参数，E＝HW。
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