Reglerbasierte Identifikationsverfahren für nichtlineare Systeme
| Leitung: | Dr.-Ing. Sebastian Tatzko |
| E-Mail: | kleyman@ids.uni-hannover.de |
| Team: | M. Sc. Gleb Kleyman (Nichtlineare Strukturdynamik) |
| Jahr: | 2019 |
| Förderung: | DFG |
Moderne Leichtbaukonstruktionen können sehr schwingungsanfällig sein. Um die Schwingungsamplituden zu reduzieren, werden gezielt nichtlineare Dämpfungselemente eingebracht, z.B. in Form von Reibkontakten. Darüber hinaus gibt es Ansätze, bei denen nichtlineare Verformungen die Schwingungsamplituden reduzieren. Diese Konzepte führen zu einer komplizierten, nichtlinearen Dynamik, die besser verstanden und experimentell validiert werden muss, um in naher Zukunft eine robuste und zuverlässige Auslegung von Leichtbaustrukturen zu gewährleisten. Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal linearer und nichtlinearer Strukturen ist die Eindeutigkeit der Lösung.
Ein nichtlineares System kann auf eine bestimmte Anregung mit unterschiedlichen Schwingungsamplituden antworten. Der Übergang zwischen diesen Systemzuständen erscheint zufällig und lässt sich kaum steuern. Für die korrekte Identifikation solcher Systeme sind daher stabilisierende Regelkreisstrukturen notwendig. Dabei wird nicht wie im linearen Fall üblich die Anregungskraft vorgegeben, sondern die Systemantwort. Das Referenzsignal wird dabei durch einen speziellen Algorithmus iterativ angepasst, bis der gewünschte Systemzustand erreicht ist. Aus den Messdaten werden im Postprocessing die Frequenzgänge gewonnen. Dieses Verfahren bezeichnet man als reglerbasierte Pfadverfolgung.
Eine alternative Methode zu diesem Konzept ist die klassische Phasenregelschleife. Hierbei wird jedoch nicht die Systemantwort selbst, sondern ihre Phasenlage zur Anregungskraft geregelt. Auch damit lassen sich nichtlineare Systeme stabilisieren und deren Frequenzgänge bestimmen.
Im verbleibenden Bearbeitungszeitraum des Projektes werden Konzepte entwickelt, um die bisher verwendeten Methoden auf größere Strukturen mit vielen Anregungspunkten zu erweitern. Zudem wird der Fokus darauf gelegt nichtlineare modale Parameter zu identifizieren, welche direkt mit numerischen Verfahren für nichtlineares Modelupdating verwendet werden können.
