Page 190 - 《振动工程学报》2025年第8期
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1830                               振   动   工   程   学   报                               第 38 卷

                                                                             Y
                                                                                                      Y
                                                                                        Y
              值函数可采用三次样条插值,即 MATLAB 软件中                                    éS 1,1(ω,t )  S 1,2(ω,t )  ⋯  S 1,n(ω,t  ù ) ú ú
                                                                           ê
                                                                           ê
                                              Y
                                    Z
                                                                             Y
                                                                                        Y
              的“interp1”命令。由于 ρ j,k (t,τ)与 ρ j,k (t,τ)在固定时                 ê ê ê S 2,1(ω,t )  S 2,2(ω,t )  ⋯  S 2,n(ω,t ) ú ú
                                                                                                      Y
                                                                           ê
                                                                   Y
                                                                 S (ω,t) = ê                                 ú ú
              间 t 和时间延迟 τ 的情况下保持单调递增关系                [31] ,所              ê ê ê  ⋮      ⋮              ⋮    ú ú
                           Y
                 Z
              以 ρ j,k (t,τ)和 ρ j,k (t,τ)保持一一对应关系。                          ê ê ë S n,1(ω,t )  S n,2(ω,t )  ⋯  S n,n(ω,t ) ú ú û
                                                                                        Y
                                                                                                      Y
                                                                             Y
                  当潜在高斯随机过程的等效相关函数确定后,                                                                    (11)
              采用式(9)可得到对应演变功率谱。对于无记忆非                                利用 Cholesky 分解,可将 S(ω, t)分解为:
                                                                                            Y
              线性平移存在的概率信息可能出现不相容问题以及                                     S (ω,t) = H (ω,t)[ H (ω,t)]  T   (12)
                                                                           Y
                                                                                              *
              非正定问题,潜在高斯随机过程的演变功率谱需进                                                       *
                                                                式中,上标“T”为转置符号;H(ω,t)为 H(ω,t)的复
              行谱修正,具体的修正方式参考文献[9]。
                                                                共轭矩阵,H(ω,t)可表示为:
                                                                          éH 1,1(ω,t )    0      ⋯       0    ù ú ú
                                                                          ê
                                                                          ê
                                                                          ê ê ê H 2,1(ω,t )  H 2,2(ω,t )      ú ú
                                                                 H (ω,t) = ê ê ê                 ⋯       0    ú ú
                                                                          ê ê  ⋮         ⋮              ⋮     ú ú
                                                                          ê ê      )          )              ) ú ú
                                                                          ë H n,1(ω,t  H n,2(ω,t  ⋯  H n,n(ω,t  û
                                                                                                          (13)
                                                                     基于随机谐和函数,非平稳高斯随机过程 Y j (t)
                                                                表示为:
                                                                            j  N
                                                                                                         )
                                                                    Y j(t) =  ∑∑| A j,m(ω ml,t  | ) cos( ω ml t + ϕ ml  (14)
                             图 1  相关函数确定                                   m = 1 l = 1
                                                                式中,N 为谐和分量数目,可由文献[34]确定;ϕ ml 为
                     Fig. 1  Determination of correlation function
                                                                [0,2π]区间的独立同分布的均匀变量,其密度函数
                                                                相应为:
                                                                                          1
                                                                                      =                   (15)
                                                                                    p ϕ ml
                                                                                         2π
                                                                                               ( p )  ( p )
                                                                 | A j,m(ω ml,t) |=| H j,m(ω ml,t) |  ω ml - ω m (l - 1 )    (16)
                                                                                                  π
                                                                                              ω
                                                                     随机频率 ω ml 的密度函数 p ω ml( ) 为:
                                                                            ì      1
                                                                            ï ï           ,ω ∈[ ω m ( l - 1 ) ,ω ml  ]
                                                                                                 ( p )
                                                                                                       ( p )
                                                                            ï ï
                                                                               ( p )
                                                                                     ( p )
                                                                    p ω ml(ω) = í  ω ml - ω m (l - 1 )      (17)
                                                                            ï ï
                                                                            î        ( p )  ( p ) ]
                                                                            ï ï0,ω ∉[ ω m ( l - 1 ) ,ω ml
                               图 2  插值方法
                                                                式中,ω ml 为[ω mL ,ω mU ]内的任意内插点,其中 ω mL 和
                                                                       ( p )
                         Fig. 2  The interpolation method
                                                                ω mU 分别为随机过程 Y l (t)的截止频率下限和上限。
              1. 3 基于随机谐和函数的多点非平稳高斯随机过程                              由 式(14)获 得 潜 在 高 斯 随 机 过 程 后 ,结 合
                   模拟                                           式(1),即可获得非高斯随机过程。
                  当潜在非平稳高斯随机过程 Y(t)的功率谱函                        1. 4 多点非平稳非高斯随机过程模拟步骤
              数确定后,可采用非平稳高斯随机过程模拟方法生
                                                                     关于本文提出的非平稳非高斯随机过程模拟方
              成时程样本。当随机过程应用于工程结构的随机响
                                                                法的计算步骤总结如下:
              应分析时,通常需要以较少的随机变量生成时程样                                                                      Z
                                                                    (1) 根据非高斯随机过程 Z(t)的功率谱 S j,k (ω,
              本,例如概率密度演变法。孙伟玲等               [32] 、CHEN 等 [33‑35]  t)和 式(3),确 定 非 高 斯 随 机 过 程 的 相 关 函 数
              采用少量的随机谐和分量对高斯随机过程进行模拟                            ρ j,k (t,τ);
                                                                  Z
              且能够较好地拟合目标时变功率谱。因此,本文采用                               (2) 结合 Z(t)的时变概率信息,确定不同时刻 t
              随机谐和函数进行多点非平稳高斯随机过程模拟。                            处 d 和 M 的 取 值 ,并 通 过 ρ 与 ρ 的 离 散 点 建 立
                                                                                                Z
                                                                                           Y
                                                                  Z
                  根据 1.2 节中确定的潜在非平稳高斯随机过程                       ρ j,k (t,∙)和 ρ j,k (t,∙)的映射关系;
                                                                           Y
                            Y
                                                                                       Z
                                                      Y
                                                                                                Y
              的功率谱函数 S j,k (ω,t),Y(t)的功率谱矩阵 S(ω,t)                  (3) 基于已建立的 ρ j,k (t,∙)和 ρ j,k (t,∙)的映射关
                    Y
                                                                                       Z
                                                                                                       Y
              可由 S j,k (ω,t)表示为:                                系,通过插值方法计算 ρ j,k (t,τ)所对应的 ρ j,k (t,τ),
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