張文丹
(長春理工大學 理學院,長春 130022)
模態(tài)是一個機械結(jié)構(gòu)的固有振動特性,它可以完整地描述一個結(jié)構(gòu)的動力特性。每一個結(jié)構(gòu)都具有特定的固有頻率、阻尼比和模態(tài)振型,根據(jù)模態(tài)頻率及模態(tài)向量等模態(tài)參數(shù)是實數(shù)還是復數(shù),模態(tài)可分為實模態(tài)和復模態(tài)。工程應用中針對阻尼系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和模型修正經(jīng)常會用到復模態(tài)向量[1,2],但目前多數(shù)研究只是使用復模態(tài)向量的一階泰勒展開式[3,4],關于復模態(tài)向量的二階泰勒展開式的研究很少有文獻提到。文獻[5]中提出了關于復頻率的一階導數(shù),但是復頻率的二階導數(shù)算法的討論卻很少出現(xiàn)。顯然,在對復模態(tài)向量進行泰勒展開時,其一階泰勒展開和二階泰勒展開時的近似精度是不一樣的。文獻[6,7]中提出了多元向量值函數(shù)的高階導數(shù)及一、二階泰勒展開的理論,文獻[8]中提出了求解實模態(tài)特征值和特征向量的一、二階導數(shù)的算法,雖然此算法是無阻尼求解問題,但是對阻尼系統(tǒng)的相關研究有一定的推廣價值。關于文獻[9]中提出的相容性條件方程,為求解特征值的高階導數(shù)提供了方便,其導出的算法公式,簡潔緊湊、易于理解且編程方便。本文在這些研究的基礎上提出了對稱結(jié)構(gòu)復模態(tài)向量的二階泰勒展開算法,算例證明此算法的正確性及有效性。
u=(u1(b),…,uN(b))T每一維分量皆是向量b=(b1,…,bq)T的函數(shù),因此u=(u1(b),…,uN(b))T是多元向量值函數(shù),如果u=(u1(b),…,uN(b))T第i維分量 ui(b1,b2,…,bq)(?i=1,2,…,N)的梯度向量為[6]
那么,它的梯度矩陣為
那么海森矩陣還可改寫為[7]
二階泰勒展開形式為
描述自由度為N的線性阻尼離散系統(tǒng)的自由振動方程為
式中M、C和K∈RN×N分別為對稱的質(zhì)量、阻尼和剛度矩陣,即該系統(tǒng)為對稱系統(tǒng)。結(jié)構(gòu)有限元分析時,作拉普拉斯變換 x(t)=uewt=uejωt(w=jω )代入(5)式可得(w2Mu+wCu+Ku)ewt=0??紤]阻尼時的系統(tǒng)極點及復模態(tài)對( )
si,ui(i=1),2,…,2N 滿足方程
對于N自由度振動系統(tǒng),特征方程det[s2M+sC+K]=0有2N個呈復共軛對出現(xiàn)的特征 值 s1,s2,…,s2N(其 中 si+1為 si的 共 軛(i=1,3,…,2N-1)),該特征值又稱為復頻率。每個復頻率對應著一組呈復共軛對出現(xiàn)的特征向量ui(ui∈CN),則ui稱為系統(tǒng)(5)與 si相對應的第i個模態(tài)向量,這里將u1,u2,…,u2N(其中ui+1為ui的共軛(i=1,3,…,2N-1))又稱為復模態(tài)。如果系統(tǒng)的特征值全不相同,那么稱之為單特征系統(tǒng),對單特征系統(tǒng),則存在規(guī)范正交關系為[10]
其中狀態(tài)向量矩陣為 Φ=[φ1,φ2,…,φ2N],狀態(tài)向量為
且
所滿足的廣義特征方程為
值函數(shù)的有關理論。由(9)式可知,狀態(tài)向量的后N維即構(gòu)成系統(tǒng)的復模態(tài)向量,更由于阻尼的影響,使系統(tǒng)(5)的復模態(tài)的特征導數(shù)不能像無阻尼實模態(tài)的特征導數(shù)分析那樣,在實模態(tài)空間中進行[6],為此考慮引入狀態(tài)空間來實現(xiàn)這一目標。定義狀態(tài)向量φi關于對第 j個參數(shù)bj的一階導數(shù)為
對于對稱的單特征系統(tǒng)來說,根據(jù)文獻[11]中提供的方法,將狀態(tài)向量的一階導數(shù)φi,j(j=1,…,q)在狀態(tài)空間內(nèi)表示為基底的某一線性組合,即
其中 φk(?k=1,2,…,2N)是廣義特征問題(10)式的狀態(tài)空間的基底,是(11)式中的一階線性組合系數(shù)。由(11)式可知
利用(11)式所具有某些數(shù)學性質(zhì)來求解一階線性組合系數(shù),并代入(12)式,即可確定復模態(tài)向量的一階導數(shù),并由(1)式獲得其梯度矩陣。
將(10)式兩邊對第 j個參數(shù)bj求導得
其中
整理(13)式得一階導數(shù)φi,j的支配方程為
將(11)式代入支配方程,并左乘ΦH得
用狀態(tài)向量之間的規(guī)范正交化關系(7)和(8)式解耦支配方程,即可析出一階線性組合系數(shù)的控制方程如下
由第i個以外的方程可解得2N-1個一階線性組合系數(shù)為
根據(jù)正交化條件 φkTAφi=0(k≠i),(14)式可簡化為
同時由于一階線性組合系數(shù)的控制方程的相容性[9],根據(jù)其相容性條件方程可得
因此解得復頻率的一階導數(shù)為
將(15)和(17)式的一階線性組合系數(shù)化為N維空間形式為
代入(12)式就可求得復模態(tài)的一階導數(shù),再代入(1)式即可獲得梯度矩陣。
將特征方程(10)對設計參靈敏bj求導得
再對設計參數(shù)bl求導得
整理上式得φi,jl的支配方程為
將(19)式代入支配方程,并左乘ΦH,用狀態(tài)向量之間的規(guī)范正交化關系(7)和(8)式解耦支配方程,即可析出二階線性組合系數(shù)的控制方程如下
由第i個以外的方程可解得2N-1個二階線性組合系數(shù)為
其中,
同時由于二階線性組合系數(shù)的控制方程的相容性[9],根據(jù)其相容性條件方程可得
可解得復頻率的二階導數(shù)為
其中si,l和?i,l可用與si,j和?i,j同樣的算法求得。
關于bl求二階導數(shù)得
將(19)式代入上式即有
將(21)和(24)式代入(20)式就可求得復模態(tài)的二階導數(shù),再代入(2)式即可獲得海森陣。
由(18)式計算得到一階線性組合系數(shù)代入(12)式,再代入(1)式即可構(gòu)成第i階復模態(tài)的梯度矩陣[?ui],再代入(3)式,獲得系統(tǒng)(5)的第i階復模態(tài)在處受到設計參數(shù)發(fā)生擾動量為的擾動后用一階泰勒展開式得到的近似值。
將由(21)和(24)式計算得到的二階線性組合系數(shù)代入(20)式,再代入(2)式即可構(gòu)成第i階復模態(tài)的海森矩陣[?2ui],再代入(4)式,獲得系統(tǒng)(5)的第i階復模態(tài)在處設計參數(shù)發(fā)生擾動量為的擾動后的用二階泰勒展開式得到的新值。
(1)輸入系統(tǒng)參數(shù)b;
(2)構(gòu)造對稱系統(tǒng)的質(zhì)量M、阻尼C和剛度矩陣K,此時b取初值b0;
(3)構(gòu)造矩陣A、B;
(4)計算復模態(tài)參數(shù)si和ui;
(5)利用公式(15)和公式(17)求2N 個一階靈敏度系數(shù);
(7)利用公式(21)和公式(24)求2N 個二階靈敏度系數(shù);代入得到復模態(tài)的二階靈敏度,即二階導數(shù),構(gòu)成海森矩陣;
表1 計算所得結(jié)果
(8)將步驟(6)和(7)得到的梯度及海森陣代入公式(4),得到ui(b0+Δb)的二階泰勒近似值;
(9)在系數(shù)參數(shù)取為b0+Δb時重新計算步驟(2)、(3)、(4),得到 ui(b0+Δb),與公式(4)得到的近似值相比較。
如圖1所示,有阻尼的彈簧質(zhì)量系統(tǒng),如果m1=m2=m3=m,k1=k2=k3=k,
圖1 彈簧質(zhì)量系統(tǒng)
則該對稱系統(tǒng)的質(zhì)量M、阻尼C和剛度矩陣K分別表示為
本文取k2作為設計參數(shù),為了更好地展示算法的可行性,在求二階導數(shù)時,仍取為k2為設計參數(shù),初始系統(tǒng)參數(shù)m1=m2=m3=1.0kg;c1=10.0N/(m?s-1),c2=10.0N/(m?s-1),c3=10.0N/(m?s-1) ;k1=k2=k3=100N/m及設計參數(shù)的初始值b0=(k2,k2)T,及設計參數(shù)第一次的擾動量及第二次擾動量 Δb=(Δk2,Δk2)T,取 Δk2=-5。計算所得的結(jié)果見表1。
由表1的第3列與第5列可知,復頻率的二階導數(shù)及復模態(tài)的二階導數(shù)由本文算法計算與差分算法的計算結(jié)果差距不大,說明了本文算法的正確及有效性。再由表1的第6列可知,本文算法的計算結(jié)果可用于替代設計參數(shù)發(fā)生擾動后的復模態(tài)新值,精度與差分在該步長下的精度基本一致。
本文首先根據(jù)相容性條件方程理論,給出了系統(tǒng)復頻率的二階導數(shù)的算法,然后給出了系統(tǒng)復模態(tài)的二階導數(shù)算法,特別是利用了單特征系統(tǒng)的對稱性解決了其線性組合系統(tǒng)控制方程組降秩的問題。再利用多元向量值函數(shù)的泰勒展開式理論,建立了系統(tǒng)復模態(tài)向量在某點處作泰勒近似的方法。為復模態(tài)向量應用于模型修正及結(jié)構(gòu)優(yōu)化等領域來提高模型精度提供了新的算法基礎。數(shù)值算例說明了本文算法的有效性和正確性。
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