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基于车辆动态响应的路面粗糙度识别

路面粗糙度识别；车辆参数识别；车辆动力学；卡尔曼滤波；遗传算法

全体主题 > 土木工程结构健康监测

对基于车辆动态响应观测值的路面粗糙度识别方法进行了改进，该方法包括车辆参数识别和路面粗糙度识别两个阶段。用半车（HC）模型来描述车辆的竖向运动和俯仰运动，首先模拟车辆通过已知形状路面时车厢重心的竖向加速度和俯仰角速度，利用改进的目标函数形式，通过遗传算法识别出HC模型的车辆参数；再模拟车辆通过未知路面时车厢加速度和俯仰角速度等响应，利用识别出的HC模型参数，结合卡尔曼滤波来识别路面的粗糙度，并将识别结果与实际输入的路面粗糙度的功率谱密度进行对比。通过数值模拟，研究了模型误差和测量噪声对识别结果的影响。数值模拟结果表明，改进方法的识别结果的精度和防止局部收敛的能力都优于原方法。