复杂非线性机械系统的逆向子结构分析方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11902191
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0702.非线性振动及其控制
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Accurate dynamic characteristics of components and parameters of the coupling links are necessary for constructing the structural dynamic model of a complex mechanical system, and it is the key to accurate prediction and evaluation of dynamics performance. In practice, it needs disassembling the system to obtain component’s dynamics. However, the disassembling is usually time-consuming and the boundary conditions are not correct anymore. Besides, in some cases substructures cannot be measured separately but only when coupled to neighboring substructures. Therefore in order to quickly and accurately obtain the dynamics information of components and the corresponding links, the identification of substructure dynamics based on in-situ measurements has become a hot spot of the research. In this study, the inverse substructuring method for nonlinear mechanical systems will be studied based on structural dynamics theory, matrix theory and nonlinear system analysis methods. The nonlinear structural dynamic decoupling of rigid links will be investigated to reveal effects of nonlinear characteristic parameters of rigid links on the relationship between the frequency response function (FRF) of components and that of the system. By studying the coupling effect between link nonlinearity and FRF of components, the inverse substructuring method considering the link nonlinearity will be proposed and then validated by practical engineering cases. By doing so, it is hopeful to provide a reasonable and effective method for quick and accurate prediction and evaluation of dynamic performance of complex nonlinear mechanical systems, improving effectively ability of the dynamics analysis. The result will provide theoretical guidance and technical support for the development of techniques related to vibration analysis and control.
复杂机械系统部件及其结合面的准确动力学信息是建立高精度动力学模型,实现动力学性能精确预测和评估的关键。在实际系统物理拆分过程中存在测量困难、耗时过长及约束边界改变等问题,为了快速准确获得部件及其结合面的动力学信息,基于系统原位测试数据的子结构动力学特性辨识研究成为国内外关注的前沿课题。本项目将基于结构动力学理论、矩阵理论和非线性系统分析方法,研究刚性连接件结合面的非线性动力学解耦机制,探明连接面非线性特征参数对部件级与系统级频响特性之间关系的影响规律,并揭示非线性特性与部件级频响特性之间的耦合效应,提出考虑连接面非线性特性的逆向子结构分析方法,通过实际工程案例验证方法的有效性和合理性。研究成果能够为复杂非线性机械系统动力学性能的精确预测与评估提供合理科学的方法,提高其动力学分析能力,并为振动分析与控制相关技术的开发提供理论指导和技术支持。

结项摘要

复杂机械系统部件及其结合面的动力学信息是影响动力学模型精度的重要因素,如何基于系统原位测试数据,快速、准确获得部件及其结合面的动力学信息,建立高精度结构动力学模型,对于复杂机械系统动力学性能的精确预测和快速评估有着重要意义。本项目旨在通过研究刚性连接件结合面的非线性动力学解耦机制,量化非线性特性与部件级频响特性之间的耦合效应,提出非线性机械系统的逆向子结构分析方法。项目建立了弹性连接、刚性连接状态下的子结构动力学特性与系统级动力学特性数学关系方程,推导出子结构动力学特性关于系统级动力学特性的显式表达式,形成刚性连接系统的逆向子结构分析方法,对子结构动力学特性原位识别效果进行了分析及验证;发展了组合结构动力学修改下的系统动力学响应预测方法;基于以上研究成果,提出了基于传递率矩阵概念的非线性子系统原位识别方法。项目建立了完整的分析理论、算法流程和实施案例,为复杂非线性机械系统动力学性能的精确预测与评估提供合理科学的方法,并为其动力学分析能力的提高提供了理论支持和技术基础。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Structural Damage Detection and Localization Using Response Difference Transmissibility
使用响应差异传递率进行结构损伤检测和定位
  • DOI:
    10.1007/s12204-022-2528-0
  • 发表时间:
    2022-11
  • 期刊:
    Journal of Shanghai Jiaotong University (Science)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zengwei Wang;Lei Ding
  • 通讯作者:
    Lei Ding
Response prediction for mechanical systems subject to combinational structural modifications
组合结构修改的机械系统的响应预测
  • DOI:
    10.1016/j.jsv.2022.117019
  • 发表时间:
    2022-05
  • 期刊:
    Journal of Sound and Vibration
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Zengwei Wang;Songtao Lei;Long Cheng;Yi Yang;Lei Ding
  • 通讯作者:
    Lei Ding
An in-situ decoupling method for discrete mechanical systems with rigid and resilient coupling links
具有刚性和弹性耦合连杆的离散机械系统的原位解耦方法
  • DOI:
    10.1016/j.apacoust.2022.108853
  • 发表时间:
    2022-06-04
  • 期刊:
    APPLIED ACOUSTICS
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Wang,Zengwei;Cheng,Long;Ding,Lei
  • 通讯作者:
    Ding,Lei

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其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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