多自由度非线性结构参数识别的鲁棒性优化策略

本文主要探讨了多自由度非线性结构参数识别的鲁棒性研究，针对的是一个典型的工程技术反问题。作者朱旭东和吕西林，来自同济大学土木工程防灾国家重点实验室，他们在2013年发表的这篇论文中，重点关注了影响参数识别过程的关键因素。 首先，他们强调了参数识别的不确定性，由于这是反问题的特性，解可能不唯一，因此提高识别效率和结果的精度至关重要。他们采用了序列二次规划方法来解决这个问题，这种方法通过优化算法在处理这类复杂问题时展现出较高的稳健性。 研究发现，噪声对识别过程的影响主要体现在识别结果的精度上，并未显著降低识别效率。这意味着在实际应用中，尽管噪声会引入误差，但选择适当的滤波技术可以有效减轻其影响，保持识别过程的稳定性。 其次，时域信息在构建优化目标函数时起着决定性作用。他们发现，时程长度的选择对识别效率和精度有显著影响。通常情况下，选择结构基本周期的8倍作为时程长度能够获得较好的识别效果，这有利于捕捉到非线性系统的动态特性。 在非线性力学模型的选择上，Bouc-Wen模型相较于双线性模型表现出了更强的适应性，能够更准确地描述复杂的动力响应，从而提高了识别的精度。这表明，在处理非线性结构问题时，选用合适的力学模型对于提升识别质量至关重要。 此外，他们观察到，当激励强度较大时，进行参数识别能得到更可靠的结果。这是因为更大的激励能提供更多的信息，有助于减少识别中的不确定性。 对于那些相关性较弱的参数，作者提出了一种分步识别策略，通过逐步减少参数的数量，降低了识别的复杂性，从而提高了识别效率。这种方法特别适用于参数众多且相互关联度较低的情况。 这篇论文深入剖析了多自由度非线性结构参数识别的鲁棒性问题，提供了实用的方法论和策略，对于实际工程中的参数估计和系统建模具有重要的指导意义。通过优化算法、合理选择时程长度和模型，以及合理的识别步骤，可以在保证识别效率的同时，提高识别结果的精度和可靠性。