智能桁架结构最优控制方法与数值模拟 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:隋允康，龙连春著

出品人:

页数:162

译者:

出版时间:2006-5

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787030169624

丛书系列:

图书标签:

• 智能控制
• 桁架结构
• 优化设计
• 数值模拟
• 结构工程
• 算法
• 优化算法
• 控制系统
• 有限元
• 计算力学

智能桁架结构最优控制方法与数值模拟 图书简介 本书系统深入地探讨了智能桁架结构的最优控制理论与应用，特别关注于将先进的控制算法与结构动力学分析相结合，以实现对复杂桁架系统性能的精确调控和优化。全书内容涵盖了从基础理论构建到复杂工程应用的全过程，旨在为结构工程、控制科学及相关交叉学科的研究人员、工程师和高年级学生提供一部兼具理论深度和工程实用性的专业参考书。 第一部分：智能桁架结构基础与建模 本书首先对智能桁架结构的基本概念、分类及其在现代工程中的应用背景进行了详尽的阐述。智能桁架结构区别于传统结构的关键在于其集成了感知、执行和决策功能，使得结构本身能够根据外部环境或内部状态的变化进行自适应或最优的响应调整。 1.1 桁架结构动力学基础回顾 详细回顾了经典梁、杆单元的欧拉-伯努利和欧拉-特里莫夫梁理论，并在此基础上建立了多自由度桁架结构的自由振动和受迫振动方程。重点讨论了基于模态分析的结构简化方法，为后续的控制系统设计奠定动力学基础。 1.2 智能元件与作动器集成 深入分析了智能结构中常用的作动器（如压电陶瓷、磁流变弹性体、形状记忆合金等）的本构关系和动力学模型。阐述了如何将这些分布式或集总式作动器有效地嵌入到桁架的节点或杆件中，并建立相应的机电耦合模型。对于传感器（如光纤光栅、应变片）的引入，讨论了其信号采集和数据处理方法，确保控制系统具备准确的结构状态反馈能力。 1.3 智能桁架系统的数学建模 重点构建了考虑作动器非线性和结构阻尼效应的非线性有限元模型。采用状态空间法对大规模桁架系统进行降阶处理，形成适于最优控制设计的精确状态空间方程。同时，引入了基于不确定性理论（如区间分析或模糊集）的鲁棒性建模方法，为应对实际工程中参数的波动性提供理论支撑。 第二部分：最优控制理论与算法 本部分是本书的核心，聚焦于针对智能桁架系统性能指标（如振动抑制、形状保持、疲劳寿命延长等）的最优化控制策略的推导与实现。 2.1 经典最优控制：LQR/LQG 方法 详细推导了线性二次型调节器（LQR）的设计过程，并探讨了如何根据桁架系统的性能要求（控制能耗与状态偏差的加权）来选择最优的代价函数权重矩阵。针对状态观测不完全的情况，引入了卡尔曼滤波（Kalman Filter）技术，发展出线性二次高斯（LQG）控制策略，并结合桁架的模态阻尼矩阵，讨论了其在振动控制中的应用限制与改进方向。 2.2 鲁棒最优控制与 $mathcal{H}_{infty}$ 控制 针对外部扰动（如风载、地震激励）和模型不确定性对桁架结构稳定性的影响，引入了鲁棒控制理论。重点阐述了 $mathcal{H}_{infty}$ 范数的设计原理，旨在最小化系统对扰动的敏感度，同时保证结构在最坏情况下的性能。推导了求解最优 $mathcal{H}_{infty}$ 控制器的LMI（线性矩阵不等式）条件，并给出了求解步骤。 2.3 非线性与自适应最优控制 鉴于许多智能作动器（如压电材料）具有显著的非线性特性，本书深入研究了适用于非线性系统的最优控制方法。详细介绍了基于李雅普诺夫（Lyapunov）理论的反馈线性化方法与动态逆方法在桁架轨迹跟踪和振动抑制中的应用。此外，探讨了基于参数估计的自适应最优控制（如基于梯度下降法的在线权重更新），使控制系统能够自动适应结构参数的缓慢漂移或作动器性能的退化。 2.4 智能优化算法在控制中的应用 超越传统最优控制方法，本书将现代智能优化技术融入控制器的设计与参数整定。重点介绍了遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）以及模拟退火算法（SA）在寻找复杂非凸最优控制问题（如非线性系统最优控制器的增益矩阵搜索）中的应用潜力。讨论了这些算法与传统数值迭代方法相结合的混合优化策略。 第三部分：数值模拟、仿真与验证 本书强调理论与实践的结合，提供了详尽的数值模拟和仿真验证方法，用以评估所提出最优控制策略的有效性和鲁棒性。 3.1 仿真环境与工具 详细介绍了利用商业有限元软件（如 ANSYS, ABAQUS）与控制软件（如 MATLAB/Simulink）进行联合仿真的流程与技术细节。重点讲解了如何建立精确的机电耦合模型，特别是作动器的非线性力学反馈如何精确地集成到结构动力学求解器中。 3.2 性能指标的量化与评估 定义了一系列量化最优控制性能的指标，包括能量耗散率、残余振动衰减时间（Settling Time）、最大超调量以及控制力需求（Actuator Effort）。通过对不同激励工况（如脉冲激励、地震波、随机风荷载）下的仿真结果进行对比分析，直观展示了最优控制相较于传统PID控制的优越性。 3.3 鲁棒性验证与参数敏感性分析 针对实际工程中的不确定性，设计了大量的蒙特卡洛模拟实验。通过随机改变桁架材料参数、作动器效率以及传感器噪声水平，系统评估了 LQR、 $mathcal{H}_{infty}$ 等不同最优控制器的性能裕度。本书提供了详细的敏感性分析图谱，指导设计者选择在实际应用中更为稳健的控制参数集。 3.4 典型工程案例分析 通过对空间桁架、大型桥梁结构和高精度仪器支撑桁架的简化模型进行案例研究，展示了最优控制方法在实际问题中的落地应用。案例包括： 抑制轨道交通引起的结构振动： 应用自适应最优控制抑制周期性激励下的共振响应。 主动形状控制： 针对大型空间可展开结构，使用最优控制实现精确的几何构形调整。 结论与展望 本书总结了智能桁架结构最优控制领域的研究现状，并指出了未来研究的方向，包括：基于模型预测控制（MPC）的在线优化、结合机器学习的智能决策系统，以及面向实际硬件实现的高效实时计算算法的开发。 本书内容体系完整、理论严谨、图表丰富，是结构控制领域不可或缺的深度学习资料。

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