本书系统阐述了机械结构动载荷识别中的稀疏正则化理论与方法,旨在解决工程中“激励难测、响应有限、问题不适定”等难题。全书首先回顾了动载荷识别的发展历程与传统方法,包括频域法、时域法、函数逼近法和经典正则化技术。在此基础上,引入稀疏正则化思想,系统介绍了标准稀疏模型、非凸稀疏正则以及结构化组稀疏建模方法,并配套讲解高效算法与参数选择策略,强调算法的物理意义与鲁棒性。此外,本书还结合飞机机身、导流叶片等典型结构,提供实际冲击载荷识别案例,验证所提方法的有效性和工程适用性。内容涵盖理论建模、数值算法、仿真验证与工程应用,适用于从事结构健康监测、载荷识别及反问题研究的科研人员和工程师,也可作为机械、航空、轨道交通等专业研究生的参考书或教材。
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2006.09-2010.07,西安交通大学,机械工程及自动化,学士
2010.09-2012.12,西安交通大学,机械工程,硕士
2011.07-2012.12,清华大学,精仪系制造所,硕士联合培养
2013.03-2017.03,西安交通大学,机械工程,博士
2015.12-2016.12,美国麻省大学,结构动力学和声学系统实验室,博士联合培养2023.02-至今,西安交通大学机械学院航空发动机研究所,教授/博导
2022.03-至今,西安交通大学 航空发动机健康管理教育部重点实验室,副主任
2019.11-2023.01,西安交通大学机械学院航空发动机研究所,副教授
2020.01-2020.02,英国南安普顿大学声学与振动研究所ISVR,访问学者
2018.03-2022.02,西安交通大学航空发动机健康管理教育部重点实验室,主任助理
2017.02-2019.11,西安交通大学机械学院航空发动机研究所,讲师机械工程-机械设计及理论发表论文 74 篇,其中SCI检索 52 篇,EI检索 22 篇。
[1]Shen ZX, Qiao BJ, Yang LH, Luo W, Chen XF. Evaluating the influence of tooth surface on TVMS of planetary gear set[J]. Mechanism and Machine Theory, 2019, 136:206-223.
[2]Shen ZX, Qiao BJ, Yang LH, Luo W, Yang ZB, Chen XF. Fault mechanism and dynamic modeling of planetary gear with gear wear[J]. Mechanism and Machine Theory, 2021, 155: 104098.2024年入学教育部青年长江学者,担任某航空发动机试验测试专业副总师、航空发动机健康管理教育部重点实验室副主任、《机械工程学报》期刊青年编委、《推进技术》期刊青年编委、《航空动力学报》期刊青年编委、IEEE Senior会员。
第1章 绪论
1.1 动载荷识别发展及研究现状
1.1.1 动载荷识别的频域法
1.1.2 动载荷识别的时域法
1.1.3 动载荷识别的函数逼近法
1.1.4 动载荷识别的其他正则化方法
1.2 稀疏正则化发展及研究现状
1.2.1 稀疏正则化模型与求解方法
1.2.2 稀疏正则化在动载荷识别中的应用
1.2.3 稀疏正则化在动载荷识别中的前景
1.3 本书内容
参考文献
第2章 动载荷反演基本理论
2.1 引言
2.2 动载荷识别数学模型
2.1.1 线性系统动力学响应分析
2.1.2 动载荷识别解卷积模型
2.1.3 线性系统求解及不适定性分析
2.3 动载荷识别的函数逼近法
2.2.1 基于Chebyshev多项式的动载荷识别
2.2.2 基于小波多分辨分析的动载荷识别
2.2.3 基于离散余弦变换的动载荷识别
2.4 动载荷识别的传统正则化方法
2.4.1 Tikhonov正则化方法
2.4.2 截断奇异值分解方法
2.4.3 正则化参数选择准则
2.5 悬臂梁结构载荷识别
2.5.1 问题描述
2.5.2 基于小波多分辨分析的冲击载荷识别
2.5.3 基于离散余弦变换的简谐载荷识别
2.6 本章小结
参考文献
第3章 动载荷识别标准稀疏正则化方法
3.1 引言
3.2 稀疏表示基本理论
3.2.1 振动信号的稀疏表达
3.2.2 稀疏正则模型
3.2.3 稀疏信号恢复算法
3.3 载荷识别标准稀疏解卷积建模及求解
3.3.1 标准稀疏解卷积模型求解
3.3.2 标准稀疏正则下的模型改进策略
3.4 仿真分析
3.5 实验验证
3.6 本章小结
参考文献
第4章 动载荷识别凸差稀疏正则化方法
4.1 引言
4.2 动载荷识别L1-L2稀疏正则化方法
4.2.1 L1-L2正则模型
4.2.2 近点梯度下降快速求解算法
4.3.2 仿真分析
4.3.4 实验验证
4.3 动载荷识别GMC正则化方法
4.3.1 GMC正则模型
4.3.2 FBS算法求解
4.3.3 仿真分析
4.3.4 实验验证
4.4 本章小结
第5章 动载荷识别参数化非凸稀疏正则化方法
5.1 引言
5.2 动载荷识别的CNC正则化方法
5.2.1 CNC正则模型
5.2.2 ADMM求解
5.2.3 仿真分析
5.2.4 实验验证
5.3 动载荷识别Lp非凸稀疏正则化方法
5.3.1 贝叶斯解释
5.3.2 广义阈值迭代求解
5.3.3 仿真分析
5.3.4 实验验证
5.4 本章小结
参考文献
第6章 动载荷识别的结构化组稀疏正则化方法
6.1 引言
6.2 机械结构动载荷的组稀疏先验分析
6.2.1 时域完全重叠组稀疏
6.2.2 频域非重叠组稀疏
6.3 动载荷识别稀疏正则化方法
6.3.1 标准组稀疏正则建模及求解
6.3.2 非凸组稀疏正则建模及求解
6.4 仿真分析
6.5 实验验证
6.6 本章小结
参考文献
第7章 复合材料结构冲击载荷识别方法
7.1 引言
7.2 复合材料冲击载荷定位及重构
7.2.1 冲击定位策略
7.2.2 冲击载荷时间历程重构方法
7.3 仿真分析
7.4 实验验证
第8章 工程应用
8.1 飞机机身冲击载荷识别
8.1.1 问题描述
8.1.2 实例分析
8.2 导流叶片冲击载荷识别
8.2.1 问题描述
8.2.2 实例分析
8.3 本章小结