提出了一种识别大型结构非线性物理参数的Taylor级数线性化算法.该算法基于反应力向量灵敏度模型参数化方法的改进算法,适用于线性结构的一般有限元模型;根据结构的时域测量响应,能够直接识别出未知集中输入下结构在单元水平上的非线性物理参数.在算法中,经Tay-lor级数线性化处理后的识别方程,可以简便地由通用有限元程序得到;且其严重病态特性可以通过预处理方法得到有效改善.结果表明,对数值仿真-剪力墙结构的物理参数识别,当保证无噪声条件下的识别精度100%时,算法的计算效率提高了100多倍,且识别结果对初始估计值敏感程度显著下降,因而特别适合于大型结构非线性物理参数的识别.
大型结构 参数识别 非线性物理参数 Taylor级数 有限元