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球面网壳结构的风振主动控制研究

发布时间:2017-04-17 05:27

  本文关键词:球面网壳结构的风振主动控制研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:球面网壳结构作为典型的杆系结构之一,其不但具有合理的受力特性,且拥有优美的结构形式、超大的跨越能力,因而它们受到当代建筑师的青睐,被广泛地应用于体育馆、飞机场、火车站、会展中心等大型集会场所中。但由于这类结构刚度低,阻尼小等原因,使其在风荷载作用下容易发生破坏,,因此采用什么样的方法来减小结构的风振破坏就显的很重要了。本文基于球面网壳的结构形式,采用数值分析的方法研究了主动控制系统对减小球面网壳结构风振响应的影响,本文的主要工作有以下几方面: (1)分析了风荷载的一些基本性质,采用线性滤波法,编写了与其相关的MATLAB程序,并模拟了球面网壳结构中各节点的脉动风速时程,然后生成相应的风荷载时程。 (2)研究了球面网壳结构主动控制系统的组成及其抗风原理,及主动控制器的控制力位置矩阵的集成方法。 (3)基于现代空间理论建立了系统的状态空间模型,分析了线性二次型经典最优控制律的基本原理,并编写了其主动控制算法程序,对球面网壳结构风振主动控制进行模拟仿真,得到无控、受控下球面网壳结构的风振响应。 (4)以线性二次型性能泛函最小值为优化准则,利用MATLAB软件中的遗传算法工具箱对球面网壳结构中作动器的位置进行优化,优化结果表明:利用遗传算法对作动器进行优化,可以提高优化的效率,且保证了结构的整体优化性。通过分析控制效果系数确定了球面网壳结构中作动器的数目。表明了线性二次型性能泛函最小值准则的正确性及遗传算法的有效性和适用性。 通过本文的分析表明:采用线性二次型最优控制算法,对球面网壳结构的风振响应进行主动控制效果明显,且合理数目、位置上的作动器可以起到良好的控制效果,达到控制的目的。对抑制球面网壳结构的风振响应起到了积极的作用,可支持主动控制系统在实际工程中的应用。
【关键词】:球面网壳结构 风振响应 线性二次型(LQR)算法 主动控制 作动器 遗传算法
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:O328
【目录】:
  • 摘要3-5
  • ABSTRACT5-9
  • 1 绪论9-17
  • 1.1 研究背景与意义9-11
  • 1.2 风荷载计算方法及其研究现状11-12
  • 1.3 国内外网壳结构风振控制的研究现状12-14
  • 1.4 作动器的优化14-16
  • 1.5 本文主要工作16-17
  • 2 球面网壳结构风荷载数值模拟17-37
  • 2.1 引言17-18
  • 2.2 风的基本特性18-22
  • 2.2.1 基本风速18-19
  • 2.2.2 风速与风压的关系19-20
  • 2.2.3 平均风20-22
  • 2.3 脉动风的主要特性22-24
  • 2.3.1 脉动风速谱22-23
  • 2.3.2 脉动风的空间相关性23-24
  • 2.4 风荷载的数值模拟方法24-36
  • 2.4.1 谐波叠加法25-26
  • 2.4.2 线性滤波法26-28
  • 2.4.3 球面网壳结构脉动风速模拟28-33
  • 2.4.4 球面网壳结构风荷载计算33-36
  • 2.5 本章小结36-37
  • 3 结构主动控制系统及数值模拟研究37-57
  • 3.1 引言37
  • 3.2 结构主动控制系统的组成及其减振原理37-39
  • 3.2.1 主动控制系统的组成37-38
  • 3.3.2 主动控制系统的减振原理38-39
  • 3.3 结构主动控制模型建立39-42
  • 3.3.1 基本假定39-40
  • 3.3.2 作动器位置矩阵的集成40-42
  • 3.4 受控系统的状态空间模型42-45
  • 3.4.1 基本概念42-43
  • 3.4.2 受控系统空间模型建立43-44
  • 3.4.3 系统的能控性和能观性44-45
  • 3.5 线性二次型(LQR)经典最优控制45-56
  • 3.5.1 基本原理45-47
  • 3.5.2 主控制算法的 MATLAB 实现过程47-48
  • 3.5.3 主动控制数值模拟48-56
  • 3.6 本章小结56-57
  • 4 作动器的位置及数目的优化研究57-73
  • 4.1 引言57
  • 4.2 作动器介绍57-58
  • 4.3 作动器优化的性能指标函数58-59
  • 4.4 作动器的位置及数目优化59-65
  • 4.4.1 遗传算法的基本概念60
  • 4.4.2 遗传算法的实现过程60-61
  • 4.4.3 优化计算61-65
  • 4.5 基于 LQR 算法的主动控制效果分析65-71
  • 4.6 本章小结71-73
  • 5 结论与展望73-75
  • 5.1 本文的主要工作与结论73-74
  • 5.2 研究展望74-75
  • 致谢75-76
  • 参考文献76-79
  • 附录 硕士研究生学习阶段发表论文79

【参考文献】

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本文编号:312536

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