胡宏祥， 陳林聰,2

(1. 華僑大學(xué) 土木工程學(xué)院，福建 廈門 361021；2. 華僑大學(xué) 福建省智慧基礎(chǔ)設(shè)施與監(jiān)測重點實驗室，福建 廈門 361021)

迄今為止，結(jié)構(gòu)振動控制主要分為主動控制、半主動控制、被動控制、混合控制4種技術(shù)[1-2]。由其派生出的減振裝置各有特點，其中被動控制裝置以其設(shè)計制造簡單、成本低、無需外部供能等優(yōu)勢成為減振首選方案。根據(jù)組成元件的特性差異，被動消能減振裝置又可分為線性和非線性兩種類別。線性裝置擁有眾多優(yōu)勢，但其主要缺陷也不可忽略。一旦結(jié)構(gòu)的特定模態(tài)頻率偏離線性裝置的固有頻率，或者環(huán)境激勵在其頻率帶寬之外，就會失去效果甚至會引起系統(tǒng)振動惡化。針對線性裝置的缺陷，非線性能量阱(nonlinear energy sinks，NESs)作為一類典型的具有非線性剛度的被動控制裝置，因其質(zhì)量輕、頻率魯棒性強、能量耗散快等優(yōu)點贏得了工程領(lǐng)域的關(guān)注。

當前，國內(nèi)外關(guān)于NES的研究均有較多的成果，但主要集中于確定性載荷作用下的系統(tǒng)響應(yīng)研究[3-12]，而實際結(jié)構(gòu)往往承受著隨機激勵。針對耦合NES的隨機結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的研究尚處于起步階段。Starosvetsky等[13]采用蒙特卡洛直接模擬的辦法驗證了單自由度(single-degree-of-freedom，SDOF)系統(tǒng)與NES在窄帶隨機激勵下的減振效果。Xue等[14]利用隨機平均法與路徑積分法獲得了諧波和高斯白噪聲組合激勵下耦合NES單自由度系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)。然而，直接采用隨機平均法，完全剔除了NES的影響。隨后，薛繼仁等[15]又直接采用數(shù)值方法求解FPK(Fokker Planck Kolmogorov)方程，獲得了高斯白噪聲激勵下耦合NES的單自由度系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)響應(yīng)，討論了不同參數(shù)下系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)特性。文獻[16]研究了窄帶隨機力作用下NES的振動抑制。引入變量將原系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為等價系統(tǒng)，采用隨機平均法降低等效系統(tǒng)的維數(shù)，但采用Hermite級數(shù)法求解FPK方程可能會得到負的概率密度函數(shù)(probability density function，PDF)。

另一方面，學(xué)術(shù)界對NES的相關(guān)參數(shù)，包括質(zhì)量比、初始條件和阻尼，特別是非線性剛度進行了很多優(yōu)化研究以期獲得更好的減振性能。如，Shiroky等[17]提出了一種系統(tǒng)穩(wěn)定性評估準則，用于估計NES的最佳阻尼值。Yang等[18]評估了NES參數(shù)對非線性系統(tǒng)傳輸速率的影響。劉良坤等[19]基于強調(diào)制反應(yīng)的特性，得到NES剛度的最佳上下限。Vaurigaud等[20]通過對靶能量傳遞期間分岔現(xiàn)象的研究，提出了一種NES裝置的解析調(diào)諧方法，得到了簡諧激勵下NES的最優(yōu)剛度。張也弛等[21]在忽略阻尼的保守系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，利用近似慢變力學(xué)模型給出了完全能量傳遞的臨界質(zhì)量比?？梢钥闯?，現(xiàn)有的工作都是屬于確定性激勵情形，但這些工作可為隨機激勵下耦合NES結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化問題提供重要的借鑒。

本文針對高斯白噪聲激勵下耦合NES單自由度結(jié)構(gòu)隨機振動的參數(shù)優(yōu)化問題，提出一種高效的數(shù)值方法。引入新變量，由原系統(tǒng)得到關(guān)于質(zhì)心位移和相對位移的等價系統(tǒng)；應(yīng)用加權(quán)殘值法，將等價系統(tǒng)等效為具有精確平穩(wěn)解的隨機系統(tǒng)，再結(jié)合雅可比變換，導(dǎo)出原系統(tǒng)平穩(wěn)響應(yīng)概率密度函數(shù)的近似解析表達式；最后，以原系統(tǒng)平穩(wěn)響應(yīng)概率密度函數(shù)的近似解析解構(gòu)造目標函數(shù)，以主結(jié)構(gòu)位移與速度響應(yīng)量的均方(mean-square，MS)最小為優(yōu)化準則，確定不同控制條件下的NES最優(yōu)參數(shù)以及變化規(guī)律，進而為實物設(shè)計提供可行性參考。

1 系統(tǒng)動力學(xué)模型

本文所考慮的力學(xué)模型由線性主結(jié)構(gòu)和附在其上的NES裝置兩部分組成。主結(jié)構(gòu)質(zhì)量m1通過線性阻尼c1和線性剛度k1與地面相連。NES裝置由小質(zhì)量塊m2, 三次非線性剛度k2和線性阻尼c2組成。該模型如圖1所示。

通過考慮動態(tài)平衡條件以及主體結(jié)構(gòu)與NES之間的耦合作用，該系統(tǒng)的運動微分方程為

(1)

式中：X1和X2分別為主體結(jié)構(gòu)和NES'相對于地面的位移響應(yīng)；F(t)為作用于系統(tǒng)主結(jié)構(gòu)的外部激勵。

圖1 耦合NES的單自由度系統(tǒng)裝置Fig.1 A SDOF system coupled with NES device

(2)

式中，ξ(t)為強度為2D的零均值高斯過程，滿足E[ξ(t)ξ(t+τ)]=2Dδ(τ),E(·)為數(shù)學(xué)期望，δ(τ)為Dirac delta函數(shù)。

現(xiàn)引入新變量

u1=X1+εX2,u2=X1-X2

(3)

式中，u1,u2分別為質(zhì)心位移和相對位移。結(jié)合方程式(2),可得到關(guān)于u1與u2的等價系統(tǒng)。結(jié)果為

(4)

式中，Ci(i=1,2,…,6)具體表達式如下

(5)

(6)

式中，B(t)為單位維納過程。

支配系統(tǒng)式(6)的穩(wěn)態(tài)概率密度函數(shù)ρ的平穩(wěn)FPK方程為

(7)

式中，mi(i=1,2,…,4)分別為

m1=p1,m2=-C1p1-C2q1-C3p2-C4q2,

(8)

方程式(7)的精確平穩(wěn)解一般情況下無法獲得。另外，方程維數(shù)較高，直接數(shù)值求解所需的計算量和數(shù)據(jù)存儲量都較大，諸如有限差分法等數(shù)值方法不適合NES的參數(shù)優(yōu)化分析研究。本文提出了一種基于原系統(tǒng)FPK方程與等效系統(tǒng)FPK方程的加權(quán)殘差最小化技術(shù)，求得原始系統(tǒng)平穩(wěn)解的近似解析表達式，以達到NES參數(shù)優(yōu)化分析的目的。

2 等效隨機系統(tǒng)

假設(shè)系統(tǒng)式(4)的等效系統(tǒng)如下

(9)

式中：Ci,eq(i=1,2,4,5,6)為待定系數(shù)；ξ1(t)和ξ2(t)為兩個強度均為D，零均值的獨立高斯白噪聲。

與式(9)對應(yīng)的平穩(wěn)FPK方程為

(10)

式中：ρe為等效系統(tǒng)的平穩(wěn)概率密度函數(shù)；mi,e(i=1,2,…,4)分別為

(11)

平穩(wěn)FPK方程式(10)具有精確平穩(wěn)解，其表達式為

(12)

利用ρe取代式(7)中的ρ，得到誤差δ

(13)

比較式(13)與式(10)，可進一步得如下表達式

(14)

其中

(15)

將加權(quán)多項式函數(shù)應(yīng)用于式(14)，并將殘差均方在整個域上進行積分，即

(16)

式中，ρf為忽略高階累積量的截斷方法得到的原系統(tǒng)的聯(lián)合平穩(wěn)概率密度函數(shù)。式(16)中的加權(quán)函數(shù)建議取如下的多項式形式[22]

總之，小學(xué)語文教學(xué)中培養(yǎng)學(xué)生綜合閱讀能力是新課標的主要要求。在實際語文教學(xué)中，需要教師引導(dǎo)學(xué)生進行詞句基礎(chǔ)訓(xùn)練、教導(dǎo)學(xué)生正確閱讀的方法及引導(dǎo)學(xué)生深入感悟文章的內(nèi)涵，以讓學(xué)生掌握文章整體脈絡(luò)，從而提高學(xué)生的綜合閱讀能力。

(17)

式中，Kij通常取1。

等效系統(tǒng)中的未知系數(shù)由最小均方誤差準則確定，即

?E(Δ)/?Cj,eq=0,j=1,…,5

(18)

式中，E(·)為數(shù)學(xué)期望。

求解方程組式(18)，即可得到未知系數(shù)Ci,eq。將結(jié)果代入式(12)，得到等效系統(tǒng)的平穩(wěn)解。在系統(tǒng)參數(shù)ε=0.05,λ1=0.1,λ2=0.1,kn=0.5,ω0=1.0,D=0.01(0.005)時不同激勵強度下等價系統(tǒng)式(4)的邊緣概率密度響應(yīng)，如圖2所示。圖2中：實線為蒙特卡洛模擬(Monte Carlo solution，MCS)的結(jié)果；符號為本文方法得到的數(shù)值結(jié)果，可知理論解和蒙特卡洛模擬解在誤差允許范圍內(nèi)吻合，表明文中提出的數(shù)值方法有效。

圖2 不同激勵強度時等價系統(tǒng)式(4)的邊緣概率密度Fig.2 Themarginal PDF of equivalent system

在獲得方程式(12)基礎(chǔ)上，利用雅可比矩陣進一步獲得原始系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)概率密度函數(shù)的近似表達式，即

(19)

式中，|J|為與式(3)相關(guān)的雅可比行列式。鑒于概率密度函數(shù)ρ完全描述了隨機變量Xi(t)(i=1,2)響應(yīng)的統(tǒng)計特性，并且具有解析的表達式，可為開展NES參數(shù)優(yōu)化設(shè)計提供必要的條件。

3 NES的參數(shù)優(yōu)化分析

(20)

式中：Gi(i=1,2)分別為阻尼系數(shù)λ2和剛度系數(shù)kn的取值范圍；λ2,kn,ε為設(shè)計變量；A(ε,ω0,λ1,λ2,kn)為NES減振效果的性能指標。請注意，式(20)中的問題無法用常規(guī)方法直接分析計算。但是，通過選取合適的目標函數(shù)，就能夠把問題轉(zhuǎn)化為一般的非線性優(yōu)化問題，即

minσ(λ2,kn,ε,λ1,ω0)
subject to.λ2∈G1;kn∈G2

(21)

式中，σ為參數(shù)優(yōu)化的目標函數(shù)。本文以主結(jié)構(gòu)位移與速度響應(yīng)量的均方為目標函數(shù)，NES控制參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計采用直接搜索法。算法流程如圖3所示，所采用的優(yōu)化步長和參數(shù)空間，如表1所示。

圖3 參數(shù)優(yōu)化流程圖Fig.3 Flow chart for parameter optimization

表1 NES參數(shù)優(yōu)化條件Tab.1 Parameters of optimization condition

本節(jié)考察了阻尼系數(shù)λ2，剛度系數(shù)kn和質(zhì)量比ε對NES減振性能的影響規(guī)律。不同質(zhì)量比ε= 0.01,0.05和0.10時關(guān)于主結(jié)構(gòu)位移與速度均方隨λ2與kn的變化規(guī)律，如圖4～圖6所示。由圖4～圖6可知，關(guān)于位移均方和速度均方的變化趨勢基本一致。λ2的增加能有效地降低主結(jié)構(gòu)響應(yīng)，即NES的減振性能隨λ2的增加而提高。在給定的范圍內(nèi)，最佳值位于給定區(qū)間的邊界處。增加質(zhì)量比ε可以顯著降低系統(tǒng)的均方響應(yīng)值,即NES的減振性能會得到有效提高。針對非線性剛度值kn對NES的減振性能影響規(guī)律與質(zhì)量比的取值相關(guān)。當質(zhì)量比較小時，參見圖4和圖5，主結(jié)構(gòu)均方響應(yīng)隨著非線性剛度值kn的增加，先減小后增加，即存在一個使均方響應(yīng)保持在最低水平的最優(yōu)非線性剛度區(qū)間。然而，當質(zhì)量比取0.1時，見圖6，主結(jié)構(gòu)均方響應(yīng)的變化規(guī)律與質(zhì)量比較小情形存在明顯差異，隨著非線性剛度值kn的增加，主結(jié)構(gòu)均方響應(yīng)先增加達到一個最大峰值，隨后開始衰減。因此，在質(zhì)量比取較大值時，非線性剛度值kn的設(shè)計需謹慎，有可能加劇系統(tǒng)振動，降低NES的減振性能。

圖4 當ε=0.01時主結(jié)構(gòu)的位移與速度均方隨λ2與kn的變化規(guī)律Fig.4 The change regularity of MS of displacement and velocity with λ2 and kn for ε=0.01

圖5 當ε=0.05時主結(jié)構(gòu)的位移與速度均方隨λ2與kn的變化規(guī)律Fig.5 The change regularity of MS of displacement and velocity with λ2 and kn for ε=0.01

圖6 當ε=0.1時主結(jié)構(gòu)的位移與速度均方隨λ2與kn的變化規(guī)律Fig.6 The change regularity of MS of displacement and velocity with λ2 and kn for ε=0.01

在最優(yōu)參數(shù)NES、偏離參數(shù)優(yōu)化值NES以及未控情形時(未耦合NES)系統(tǒng)主結(jié)構(gòu)位移的瞬態(tài)與穩(wěn)態(tài)響應(yīng)概率密度函數(shù)的蒙特卡洛模擬結(jié)果，如圖7所示。圖7中：X1為主結(jié)構(gòu)的位移響應(yīng)；ρ(X1)為對應(yīng)位移的概率密度。與無NES情形相比，處于最優(yōu)NES參數(shù)與偏離優(yōu)化值的NES參數(shù)情形下系統(tǒng)響應(yīng)的概率密度顯著降低，即兩者均可有效地降低系統(tǒng)的響應(yīng)，同時包括瞬態(tài)與穩(wěn)態(tài)響應(yīng)，但優(yōu)化參數(shù)下的NES效果更為顯著，也進一步表明本文提出的設(shè)計方法對于穩(wěn)態(tài)與瞬態(tài)響應(yīng)均有較好的效果。

圖7 不同時刻主結(jié)構(gòu)位移響應(yīng)概率密度函數(shù)的蒙特卡洛模擬結(jié)果Fig.7 The PDF of displacement of main structure at different time obtained with Monte Carlo simulation

4 結(jié) 論

本文針對高斯白噪聲激勵下耦合NES單自由度結(jié)構(gòu)隨機振動的參數(shù)優(yōu)化問題提出了一種高效數(shù)值方法。應(yīng)用加權(quán)殘值法，將原系統(tǒng)等效為具有精確平穩(wěn)解的隨機動力學(xué)系統(tǒng)。理論解和蒙特卡洛模擬解在誤差允許范圍內(nèi)吻合，顯示所提的數(shù)值方法有效。在此基礎(chǔ)上，利用原系統(tǒng)的平穩(wěn)響應(yīng)概率密度函數(shù)的近似解來構(gòu)造主結(jié)構(gòu)位移與速度響應(yīng)量均方的目標函數(shù)，進行NES減振性能參數(shù)優(yōu)化設(shè)計。綜合分析了隨機激勵下NES的最優(yōu)參數(shù)及其變化規(guī)律，得出以下主要結(jié)論：

(1) 在典型的高斯白噪聲隨機激勵下，耦合NES結(jié)構(gòu)的動力響應(yīng)顯著降低，表明NES能夠有效實現(xiàn)結(jié)構(gòu)振動控制的性能目標。通過選擇有效結(jié)構(gòu)參數(shù)能在較大程度上提高NES的減振性能。

(2) 參數(shù)研究表明，質(zhì)量比ε與阻尼系數(shù)λ2的增大能有效提高NES的減振性能。非線性剛度kn在質(zhì)量比較小時存在最優(yōu)剛度區(qū)間，當質(zhì)量比取到較大值時，kn的增大可能會引起系統(tǒng)振動惡化。

(3) 基于結(jié)構(gòu)性能的NES參數(shù)設(shè)計方法，以主體結(jié)構(gòu)位移和速度響應(yīng)量的均方最小為優(yōu)化目標，來衡量NES減振性能。在充分發(fā)揮NES在結(jié)構(gòu)振動控制方面優(yōu)勢的同時，又能滿足目標性能的要求。

(4) 本文所涉及的NES并不是唯一形式，根據(jù)不同的應(yīng)用需求，各類型NES的振動控制有待深入研究。