【摘 要】
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针对冲击负荷具有时变性、功率需求主动性以及波动频繁性等特点,本文采用基于实测的冲击负荷模型结构,将多曲线拟合与多目标优化两者相结合,改进了冲击负荷参数辨识的目标函
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针对冲击负荷具有时变性、功率需求主动性以及波动频繁性等特点,本文采用基于实测的冲击负荷模型结构,将多曲线拟合与多目标优化两者相结合,改进了冲击负荷参数辨识的目标函数,提出了一种参数辨识的新方法。在此基础上,用快速非支配排序遗传算法NSGA2（non-dominated sorting genetic algorithm）对实测数据进行参数辨识,得到Pareto解集。研究表明该建模策略能有效地反映冲击负荷的冲击特性,辨识结果与实测数据能较好地吻合,同时也验证了该辨识算法的可行性。
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