噪声与振动控制 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (5): 59-64.

• 振动理论与数值解法 • 上一篇    下一篇

基于粒子群算法的MR阻尼器恢复力非参数化识别

陈天威1,许斌1,2,赵冶1,2   

  1. ( 1. 华侨大学土木工程学院,福建厦门361021;
    2. 华侨大学福建省智慧基础设施与监测重点实验室,福建厦门361021 )
  • 收稿日期:2024-03-28 修回日期:2024-07-17 出版日期:2025-10-18 发布日期:2025-10-13

Non-parametric Identification of MR Damper Restoring Force Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

  • Received:2024-03-28 Revised:2024-07-17 Online:2025-10-18 Published:2025-10-13

摘要: 强动力荷载作用下结构大多发生非线性行为,不同结构的恢复力模型差别很大难以用统一模型描述,且在实际工程中难以测量所有自由度的动力响应。近年来粒子群优化算法被逐渐应用于结构系统识别领域,但大多局限于线性系统。因此,提出一种基于粒子群算法的非线性结构识别方法,该方法能够在结构部分自由度动力响应未知的情况下,不依赖于特定的参数化模型对结构质量以及非线性恢复力进行识别。同时对粒子群算法的惯性权重进行改进,以减小计算误差。在线性多自由度系统中引入两种不同磁流变阻尼器,在模拟非线性行为的同时,验证方法的一般性和识别多处非线性行为的能力。通过数值模拟结果比较,证实了所提方法以及惯性权重改进的有效性。

关键词: 振动与波, 粒子群算法, 惯性权重, 磁流变阻尼器, 非线性恢复力, 质量识别, 非参数化识别