摘要：基于最优输出跟踪的基本思想,提出了一种时域内多源动态载荷识别的方法。该方法从结构动力响应出发,设计一个最优输出跟踪器并构造性能指标,将载荷识别问题转变为最优输出跟踪问题。通过Adams法求解微分方程,实现了多源动态载荷的识别,并采用l曲线法确定了性能指标中的关键参数。数值算例表明,所述的载荷识别方法能够在响应数据含有噪声的情况下,有效稳定地实现多源动态载荷的重构,具有较强的抗噪能力。

摘要：当误差含变量(EIV)模型的设计矩阵病态时,采用普通整体最小二乘(TlS)算法得不到稳定的数值解。为了减弱病态性,在整体最小二乘准则的基础上附加解的二次范数约束,组成拉格朗日目标函数,推导EIV模型的正则化整体最小二乘解(RTlS)。然后将RTlS的求解转换为矩阵特征向量问题,设计一个迭代方案逼近RTlS解。通过l曲线法求得正则化因子来确定正常数,从而避免人为选择正常数的随意性。数值实例表明,提出的迭代正则化算法是有效可行的。

摘要：针对地震滑动分布反演中正则化参数选取问题,提出利用U曲线法确定地震滑动分布反演正则化参数。利用U曲线法、l曲线法设计模拟实验,并将两种方法应用到芦山实际震例反演中。模拟实验以及芦山实际震例反演结果表明,利用U曲线法确定正则化参数反演地震滑动分布结果与l曲线法相比具有反演精度高、无需依赖数据拟合精度等优势。