MR阻尼器逆模型实现梁桥半主动减震研究

发布时间：2017-06-29 11:15

  本文关键词：MR阻尼器逆模型实现梁桥半主动减震研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：磁流变(MR)阻尼器构造简单、控制效果好,是土木工程减震领域最具发展前景的半主动控制装置之一,受到了世界各国学者的广泛关注。论文系统地开展了基于MR阻尼器的自适应逆模型半主动控制的理论研究与仿真分析,主要研究工作与成果包括以下几个方面：1.依据MR阻尼器模型参数自适应识别算法,在Matlab/Simulink平台建立基于修正的LuGre模型的MR阻尼器模型参数自适应识别模型,并通过大量仿真,分析该模型特征参数,建立参数初始值和识别的方法。基于此识别模型,以MRF-04K阻尼器为例,识别其修正的Bouc-Wen滞回模型。结果表明使用识别的动态模型参数,所得修正的LuGre模型与修正的Bouc-Wen模型的滞回曲线吻合度良好,能准确描述MRF-04K阻尼器的滞回性能。2.结合MRF-04K阻尼器滞回模型和LQG主动控制算法,在三条地震波激励下,分别基于自适应逆模型算法和Clip-optimal控制算法,对三层框架结构进行仿真计算。结果表明基于自适应逆模型算法的半主动控制系统能有效控制结构的层间位移与加速度响应。通过对比分析两种半主动控制策略的实现机理,表明自适应逆模型算法实现了施加电压的连续调节,可更好地追踪LQG算法最优主动控制力,从而最接近主动控制效果。3.将自适应逆模型半主动控制系统应用于Highway Bridge Benchmark模型,并以Clip-optimal控制算法作对比,在六种地震波激励下进行了减震仿真分析。结果表明自适应逆模型算法能有效地实现梁桥的减震,其减震效果尤其是结构峰值响应减震效果均优于Clip-optimal控制算法,最为接近基于LQG主动控制的结果,为MR阻尼器自适应逆模型半主动控制系统实现梁桥减震试验研究以及工程应用提供了可靠的理论依据。
【关键词】：MR阻尼器 逆模型 半主动控制 梁桥 减震
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U441.3
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 磁流变液阻尼器研究现状13-18
• 1.2.1 磁流变液及应用13-15
• 1.2.2 基于磁流变液的装置15-16
• 1.2.3 MR阻尼器滞回模型16-17
• 1.2.4 MR阻尼器半主动控制策略17-18
• 1.3 桥梁工程减震控制研究现状18-19
• 1.4 本文的研究工作及意义19-22
• 第2章 基于MR阻尼器的半主动控制策略22-28
• 2.1 前言22
• 2.2 MR阻尼器滞回模型22-25
• 2.3 MR阻尼器半主动控制策略25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 MR阻尼器逆模型半主动控制系统28-38
• 3.1 前言28
• 3.2 自适应识别算法28-30
• 3.2.1 MR阻尼器模型选取28
• 3.2.2 模型参数自适应识别算法28-30
• 3.3 自适应识别算例30-35
• 3.3.1 建立自适应识别模型30-31
• 3.3.2 识别模型运行参数选取31-32
• 3.3.3 运行识别模型32-35
• 3.4 自适应逆模型控制算法35-36
• 3.5 本章小结36-38
• 第4章 MR阻尼器自适应逆模型半主动控制系统对简单三层框架减震及对比分析38-58
• 4.1 前言38
• 4.2 控制系统设计38-42
• 4.2.1 系统运动方程38-39
• 4.2.2 主动控制算法39-41
• 4.2.3 半主动控制算法、控制效果及权矩阵的确定41-42
• 4.3 算例分析42-56
• 4.3.1 地震动激励42-43
• 4.3.2 控制过程分析43-49
• 4.3.3 控制效果分析49-56
• 4.4 本章小结56-58
• 第5章 梁桥BENCHMARK模型半主动减震对比分析58-76
• 5.1 前言58
• 5.2 桥梁计算模型58-61
• 5.2.1 桥梁工程概况58-60
• 5.2.2 评价指标60-61
• 5.2.3 地震动激励61
• 5.3 控制算法61-68
• 5.3.1 主动控制算法61-64
• 5.3.2 半主动控制算法64-68
• 5.4 结果分析68-73
• 5.4.1 控制过程分析68-70
• 5.4.2 控制效果分析70-73
• 5.5 本章小结73-76
• 第6章 结论与展望76-78
• 6.1 主要工作和结论76-77
• 6.2 未来工作展望77-78
• 参考文献78-82
• 附录A82-86
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果86-90
• 学位论文数据集90

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本文编号：497682