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龔憲生 博士生——具有非線性遲滯特性的大撓度聯(lián)軸器及軸系動(dòng)力學(xué)研究 
來源:減速機(jī)信息網(wǎng)    時(shí)間:2007年10月17日16:48  責(zé)任編輯:wangtao   
 

二闸氮、Galerkin法的應(yīng)用

為了求出{a}胎汁,引入無量綱時(shí)間τ=ωt酥泞,則(5-10)式可以寫成:

式中[q0  q1   … qN  ]T的各分量為聯(lián)軸器恢復(fù)力凉危,化撕,涮舔,τ)的傅立葉級(jí)數(shù)各簡(jiǎn)諧分量的系數(shù)分量赁挚。[f10  f11    …  f1N  ]T虑夕,…[fjo  fj1    …  fjN ]T秘乍,…[fn0  fn1   … fnN  ]T分別為彈性恢復(fù)力和阻尼恢復(fù)力的F1=k(n+1)1+c(n+1)1…,F(xiàn)j=k(n+1)j+ c(n+1)…沼改,F(xiàn)n=k(n+1)n+c(n+1)n的傅立葉級(jí)數(shù)各簡(jiǎn)諧分量的系數(shù)向量崖郎。

由以上推導(dǎo)可知,求解帶有非線性聯(lián)軸器軸系的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)经翻,可以歸結(jié)為聯(lián)合求解2N+1個(gè)非線性代數(shù)方程組(5-15)和求解n個(gè)微分方程組(5-4)而重點(diǎn)又在于由(5-15)式求得2N+1個(gè)未知量[a0  a1   … aN  T写雾。由(5-15)式可知捍幽,它不同于一般的非線性方程組,在一般的非線性方程組中蓬抖,未知量是顯含的衩缘,而(5-15)式的未知量{a}是隱含的,而且{q}是{a}的非線性函數(shù)肝浴。不能通過將yb的傅立葉展開式代人恢復(fù)力Q的表達(dá)式中來直接求得延都,這是因?yàn)镼表達(dá)式中的振幅不能表示成{a}的顯函數(shù)的緣故。此要想由(5-15)式解得{a}睛竣,還需要解決兩個(gè)問題:一是如何求晰房,射沟,τ)殊者,二是用什么來解隱含{a}的方程組(5-15)。下面就來解決這些問題验夯。

三猖吴、ILM法

將非線性方程組簡(jiǎn)寫成:

由于向量函數(shù){r({a})}中非線性項(xiàng){q({a})}的復(fù)雜性,可行的求解方法是采用數(shù)值法挥转。

對(duì)于式(5-17)的數(shù)值法求解問題海蔽,我們將其轉(zhuǎn)化為與之等效的目標(biāo)函數(shù):

的極小值問題。即非線性方程組(5-17)的解{a}可以通過求此極小值問題的最小二乘解得到扁位。在此采用一種改進(jìn)的LM算法(ILM)來求解這一問題准潭。ILM法的基本思想簡(jiǎn)述如下:

當(dāng)LM法用于(5-18)問題時(shí),迭代公式為:

式中μk是LM參數(shù)域仇,I為單位矩陣完骑,{p(k)(μk)}為搜索逼近(5-17)式解的校正向量,它依賴于參數(shù)μk值础恰,控制搜索方向和長(zhǎng)度谢佩。

LM算法的優(yōu)點(diǎn)是,在計(jì)算(5-20)式時(shí)呻舆,可以不考慮[J({a(k)})]是否滿秩绷举,μk可以起到({a})下降參數(shù)的作用,{p(k)(μk)}是({a})在{a(k)}處的下降方向芯拇,而且總存在這樣的μ≥0嘉散,使({a(k)}+ p(k))<{a(k)})(對(duì)所有k),隨著μ值的增大双漫,{p(k)(μk)}的方向越來越接近({a}的負(fù)梯度方向完憨,此時(shí),收斂速度變慢,但放寬了對(duì)初始近似{a(0)}的要求巫庵。缺點(diǎn)是選擇μ滿足({a(k+1)})<({a(k)})時(shí)旋乙,在一個(gè)迭代步驟中需要多次求解方程組(5-20),大大增加了計(jì)算量右冻,因此有必要對(duì)LM法進(jìn)行改進(jìn)装蓬,以使選擇μk時(shí)即不增加太多的計(jì)算量,又能保證滿足下降性質(zhì)纱扭,即有一定的收斂速度牍帚,又能改善(5-20)方程組的病態(tài)性。改進(jìn)后的迭代公式為:

式中為矩陣(k)的元素跪但。履羞,分別為矩陣L(k)峦萎,(k)的元素屡久。公式(5-23)和(5-27)和(5-28)中不含參數(shù)μk,因此改變?chǔ)?sub>k時(shí)爱榔,只需重新計(jì)算(5-24),而不需要重新進(jìn)行三角分解被环。顯然,改進(jìn)后的算法減少了由于選擇合適的μk而帶來的計(jì)算量详幽。這種算法與LM法的不同之處在于用正定矩陣Lk 代替了單位矩陣I筛欢,它不僅調(diào)整了矩陣(k)的主對(duì)角元素,而且對(duì)整個(gè)矩陣進(jìn)行了調(diào)整唇聘,它比LM法有更好的收斂速度蝴勉。

為了得到合適的μk值,使得搜索向量{p(k)(μk)}更快更好地滿足({a(k)}+ p(k))<({a(k)})匿忿,加速收斂生肖,改善LM法對(duì)初始值{a(0)}要求過高的缺點(diǎn),本文采用一種選擇合適μk值的新算法执鲜,對(duì)LM法進(jìn)行了改進(jìn)盘瞄,選擇計(jì)算步驟如下:

①.取定初始近似{a(0)}和初始值,為了調(diào)整μk值鲜伶,引人調(diào)整系數(shù)v,可以取得小一些裹侍,取=10-2,v=5惨侍。

②.按(5-21) 式首先算得[J({a(0)})]驳鸿,然后按(5-26)式算得,再根據(jù)(5-27)箱充、(5-28)式算得矩陣L(0)和(0)中的各元素动苍,按(5-25)、(5-23)和(5-24)算得{P(0))};按(5-17)算得{r({a(0)})}桶现;按(5-18)算({a(0)})躲雅。并計(jì)算{a(1)}={a(0)}+{P(0))}和({a(1)})

③.(l)如果({a(1)})≤({a(0)}),則以/v代替重新計(jì)算{P(0)/v)}和新的{(1)}骡和,({(1)})相赁。(a)如果有({(1)})≤({a(0)}),則取定μ0=/v慰于;(b)如果({(1)})>({a(0)})钮科,則取定μ0=,(2)({a(1)})>({a(0)})婆赠,則需增大μ值绵脯,取=vm,以代替休里,逐次對(duì)m=1蛆挫,2,…時(shí)的代入(5-24)進(jìn)行計(jì)算妙黍,最后取定使不等式({a(0)})+{ P(0))})<({a(0)})成立的最小正整數(shù)對(duì)應(yīng)的=作為μ0以及{a(1)}={a(0)}+{P()}悴侵。

④.假定已求得第k次近似{ a(k)}和相應(yīng)的k-1,算出[J({ a(k)})]酷雌,(k)灌滤,L(k)(k)游禽,r({ a(k)})}誉芙,({ a(k)}),然后算得{這p()}植坝,并計(jì)算{ a(k+1)}={ a(k)}+{P()}和({ a(k+1)})

⑤.(1)如果({ a(k+1)})≤({ a(k)})尿笔,則減少代替重新計(jì)算{p()}和對(duì)應(yīng)的{ (k+1)}及({ (k+1)})(a)如果({ (k+1)})≤({ a(k)}),則取定μk=锁销;(b)如果({ (k+1)})>({ a(k)})项凉,則取定μk=;(2)如果({a(k+1)})>({ a(k)})赦牧,則增大值巧糖,可取=vm,以代替,逐次時(shí)m=1,2胳瑟,…時(shí)的代入(5-24)式進(jìn)行計(jì)算蜻蒋,最后取定使不定式({ a(k)}+{p()}<({ a(k)})成立的最小正整數(shù)所對(duì)應(yīng)的作為以及{a(k+1)}={a(k)}+{p()}。

⑥.目標(biāo)函數(shù)({a})的k次迭代和k+1次迭代如果滿足絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差精度厢岂,即可將{ a(k+1)}作為近似解光督。如果不滿足,則以{ a(k+1)}代替{ a(k)},μk代替μk-1去執(zhí)行步驟⑤结借,直到滿足要求為止筐摘。

至此,(5-17)式的求解方法已經(jīng)建立起來船老,日(5-17)式求解{a}還需要求出咖熟,柳畔,τ)馍管,{q}和(fj)(j=1,2薪韩,…确沸,n)。另外俘陷,在用(5-21)式求[J({a})]時(shí)遇到ri({a})對(duì)隱含向量{a}求偏導(dǎo)數(shù)的麻煩境愕,因此在計(jì)算[J({a})]時(shí),需要做些處理灶花。由(5-15)式可知值膝,它是在頻域內(nèi)的2N+1個(gè)非線性代數(shù)方程組,而非線性遲滯恢復(fù)力艰吏,拱宗,τ)是時(shí)域函數(shù)涣累,因此在求解(5-15)時(shí)需要進(jìn)行頻域與時(shí)域相互變換,并做一些數(shù)學(xué)上的處理菜盒,下面逐一敘述蹦争。

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