智能结构的非线性随机动力学与最优控制

Smart structures are the future development direction of engineering structures and often subjected to severe random loading. Thus, the research on the nonlinear stochastic dynamics and optimal control of smart structures is of great significance in science and has wide application promising. In the present project, the nonlinear stochastic dynamical models are formulated for typical smart structures with considering the randomness of loading, inherent nonlinearity, and mechanic-magneto-electric coupling of smart structures. Study the response, stability and reliability of smart structures under various random loadings by using the stochastic averaging method, etc. Study the nonlinear stochastic optimal control of smart structures by using the stochastic averaging method and stochastic dynamical programming principle or stochastic maximum principle with considering diversity of random loadings, observation error of intelligent sensors, boundedness and time-delay of control forces, and uncertainty of smart structures. Study the optimal design of smart structures, including selection of smart materials, number and placement of intelligent sensors and actuators in order to further enhance the control effectiveness and efficiency. Carry out virtual and physical experiment on the typical smart structures to verify the effectiveness of the theoretical methods of nonlinear stochastic dynamics, optimal control and optimal design and apply the proposed methods to the vibration control of typical engineering structures.

智能结构是工程结构的发展方向，它常受严重随机载荷作用，因此，研究智能结构的非线性随机动力学与最优控制具有重要的科学意义与广阔应用前景。本项目以典型智能结构为研究对象，考虑载荷的随机性、智能结构的本质非线性及机、电、磁耦合特性等，建立智能结构的非线性随机动力学模型；应用随机平均法等研究智能结构在多种随机载荷作用下的响应、稳定性及可靠性；计及随机载荷的多样性、智能传感器的测量误差、控制力的有界与时滞、及智能结构的不确定性，运用随机平均法与随机动态规划原理或随机极大值原理研究智能结构的非线性随机最优控制；研究智能结构的优化设计，包括智能材料的选取、智能传感器与智能控制执行机构的数量与空间配置等，以进一步提高智能结构的性态、控制效果与效率；对典型智能结构用虚拟与实物模型试验验证本项目所提出的非线性随机动力学与最优控制理论方法及优化设计方法的有效性，并将该理论方法应用于典型工程结构的振动控制。

本项目创新性地将主结构、智能传感器、智能作动器看作一个整体，建立了智能结构的非线性随机动力学模型，模型方程包括：主结构运动方程、作动器运动方程和传感器的观测方程三部分，各部分之间互相耦合。利用勒让德变换将上述方程表述为多场耦合的、部分观测的、受控的、随机激励的、耗散的非线性哈密顿系统。针对多种结构系统、多种随机激励、多种智能材料、各种实际影响因素，初步建立了智能结构的非线性随机动力学与最优控制的理论方法框架并实现了理论方法的初步应用。具体成果包括：发展了一套研究针对多种载荷类型、多种系统类型、多种智能材料的智能结构的非线性随机动力学研究理论方法；发展了一套分别以响应最小、稳定度最大或给定概率密度函数为目标的智能结构的非线性随机最优控制理论方法，为将上述控制理论方法付之应用，又提出与发展了考虑传感误差、状态部分观测、执行器时滞与有界、系统参数不确定以及综合上述各种情形的非线性随机最优控制理论方法，发展了一套随机环境中工作的智能结构的作动和传感配置和数量的优化方法；提出了分别利用磁流变阻尼器和机电作动系统的坦克悬架系统的非线性随机最优主动和半主动控制方法，并探讨了控制力时滞、有界和参数不确定等对坦克车体振动抑制效果的影响规律，搭建坦克悬架振动控制实验平台并进行了振动控制实验研究，验证了理论方法的有效性。理论和实验结果表明提出的控制算法在保证车体振动加速度<1g的条件下可将坦克越野速度提升到55km/h以上，研究成果获得北方车辆研究所的好评，有望在新一代主战坦克研制中起关键作用。.基于上述研究，撰写专著2部（中、英文各1部），发表论文91篇，授权发明专利10项；作为会议主席或共同主席举办国际性或全国性会议3次。