一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法，包括用一种非线性模型来描述含铰结构中铰链的非线性特性，建立铰链结构的动力学模型，得到含铰结构的M、K、C方程；将含铰结构的M、K、C方程转化为非线性的代数方程组；利用数值分析中的Newton迭代法对得到的代数方程组进行求解，得到含铰结构的频响数据；根据求解的频响数据与试验获得的频响数据构建目标函数，通过Matlab中的GA遗传算法进行全局化搜索，最终识别出最优的非线性参数值。本发明专利技术的含铰结构非线性参数的识别方法，可以识别含铰结构的非线性特性，克服了传统方法需要提供经验初值及只能保证局部最优的局限性。

A nonlinear parameter identification method based on genetic algorithm for hinged structures

The invention discloses a method of parameter identification with nonlinear hinge structure based on genetic algorithm, including using a nonlinear model to describe the nonlinear characteristics with hinge structure, establishing the dynamic model of the hinge structure, M, K, C equation with hinge structure; M, K, C equation with hinge structure is transformed into nonlinear algebraic equations; solving the algebraic equations obtained by using Newton iterative method in numerical analysis, get the frequency response data with hinge structure; according to the objective function constructed response data to obtain frequency response data with test solution, global search by GA genetic algorithm in Matlab, finally identified the optimal value of the nonlinear parameters. The method of identifying nonlinear parameters of hinge structure can identify the nonlinear characteristics of hinge structures, and overcome the limitation that traditional methods need to provide experience initial values and ensure local optimum.

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法
本专利技术涉及含铰结构参数的识别方法，特别是涉及一种遗传算法的含铰结构中非线性参数识别方法。
技术介绍
随着航天事业的迅速发展，可展结构在空间任务中得到了广泛应用，如太阳帆、太阳能电池阵和空间天线支撑机构等。可展结构各部件之间通过铰链来连接，但铰链的构造复杂，由于间隙的存在，在外界荷载的作用下，部件之间会发生相互接触、摩擦和碰撞等非线性现象，使结构的动力学特性具有较强的非线性特征。因此，铰链对结构动力学特性的影响不可忽视，需要对铰链的力学特性展开研究，为设计提供可靠的评价和参考。为了研究含铰结构的非线性特性，需要获得准确的非线性参数值。在工程中，许多非线性因素无法用理论或者试验的方法直接得到，需要根据试验数据反推结构的非线性参数值。动力学系统的逆向问题——参数识别是现代控制和优化设计的关键环节，因此今年来受到国内外学者的广泛关注，并相继提出了各种参数识别方法，但是这些方法大多存在提供非线性参数的经验初值，且极易陷入局部极小的陷阱而出现“死循环”现象，使得迭代无法进行，以及只能保证参数值局部最优等局限性。
技术实现思路
专利技术目的：提供一种可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)用一种非线性模型来描述含铰结构中铰链的非线性特性，建立铰链结构的动力学模型，得到含铰结构的M、K、C方程；(2)通过谐波平衡法对含铰结构中各自由度的位移、速度、加速度以及铰链非线性恢复力进行一次谐波展开，将含铰结构的M、K、C方程转化为非线性的代数方程组；(3)利用数值分析中的Newton迭代法对步骤(2)中得到的代数方程组进行求解，得到含铰结构的频响数据；(4)根据步骤(3)中求解的频响数据与试验获得的频响数据构建目标函数，通过Matlab中的GA遗传算法进行全局化搜索，最终识别出最优的非线性参数值。

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)用一种非线性模型来描述含铰结构中铰链的非线性特性，建立铰链结构的动力学模型，得到含铰结构的M、K、C方程；(2)通过谐波平衡法对含铰结构中各自由度的位移、速度、加速度以及铰链非线性恢复力进行一次谐波展开，将含铰结构的M、K、C方程转化为非线性的代数方程组；(3)利用数值分析中的Newton迭代法对步骤(2)中得到的代数方程组进行求解，得到含铰结构的频响数据；(4)根据步骤(3)中求解的频响数据与试验获得的频响数据构建目标函数，通过Matlab中的GA遗传算法进行全局化搜索，最终识别出最优的非线性参数值。2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法，其特征在于：在步骤(1)中，包含以下步骤：(11)根据实际情况选择合适的非线性模型来描述含铰结构中铰链的非线性特性，其中，根据铰链非线性恢复力与铰链部件相对位移xj的关系，用间隙非线性模型、立方非线性模型或分段线性模型来描述铰链的非线性特性，其中相对位移xj指的是铰链两侧自由度的位移差；(12)对含铰结构进行动力学建模，得到其矩阵式动力学方程：其中，M为含铰结构的质量矩阵，C为含铰结构的阻尼矩阵，K为含铰结构的刚度矩阵，q为含铰结构的各自由度位移向量，为q的一阶导数，即含铰结构的各自由度速度向量，为q的二阶导数，即含铰结构的各自由度加速度向量，FNL为铰链引入的非线性向量，F为激励广义力向量。3.根据根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法，其特征在于，所述步骤(11)中间隙非线性模型，由于铰链中存在间隙，在尚未发生接触时不存在刚度，非线性恢复力和位移表现为自由运动特性，则铰链的非线性恢复力表达式为：其中，f为非线性恢复力，xj为相对位移，δ为铰链的间隙，k为铰链的线性接触刚度。4.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法，其特征在于，所述步骤(11)中立方非线性模型，由非线性接触引起的铰链非线性恢复力具有奇函数特性，且有硬弹簧特性，因此采用立方非线性模型来描述铰链的力位移关系，则表达式为：其中，f为非线性恢复力，xj为相对位移，kcs为刚度系数。5.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法，其特征在于，所述步骤(11)中分段线性模型，由于铰链中存在间隙，构件间的接触会导致刚度的变化，可以用分段线性模型来描述，则表达式为：其中，f为非线性恢复力，ε为变刚度阀值，K1和K2为分段接触刚度，当位移小于等于ε时，接触刚度为K1，当位移大于ε，接触刚度为K2。6.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法，其特征在于，所述步骤(2)中包括：(21)基于谐波平衡理论，对系统的响应和铰链的非线性恢复力进行一次谐波分解，将n自由度对应的位移、速度、加速度以及铰链的非线性恢复力表示为：qn＝ansi...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜东，周李真辉，费庆国，曹芝腑，董萼良，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32