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基于频响函数的结构损伤识别模型修正方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《噪声与振动控制》2019,(2)
针对模型修正中测量数据不完备问题,提出一种利用频响函数结合结构损伤识别进行模型修正的方法。首先,采用频响函数摄动分析法建立频响函数灵敏度方程,并综合考虑结构响应对参数变化的灵敏度及阻尼对振幅的影响等因素,合理选择频率范围;然后,利用完好结构的频响函数和测量得到的损伤结构固有频率重构损伤结构未测量节点的频响函数;最后,研究与模型修正相适应的传感器优化布置方法,确定传感器数目及测点位置,从而为模型修正提供所需的频响数据。数值模型试验表明,利用较少数量的传感器提供的频响数据即可识别出损伤位置和损伤程度,得到与结构实际参数相符的模型修正结果。 相似文献
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针对模型修正中测量数据不完备问题,提出一种利用频响函数结合结构损伤识别进行模型修正的方法。首先,采用频响函数摄动分析法建立频响函数灵敏度方程,并综合考虑结构响应对参数变化的灵敏度及阻尼对振幅的影响等因素,合理选择频率范围;然后,利用完好结构的频响函数和测量得到的损伤结构固有频率重构损伤结构未测量节点的频响函数;最后,研究与模型修正相适应的传感器优化布置方法,确定传感器数目及测点位置,从而为模型修正提供所需的频响数据。数值模型试验表明,利用较少数量的传感器提供的频响数据即可识别出损伤位置和损伤程度,得到与结构实际参数相符的模型修正结果。 相似文献
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准确的有限元模型能够真实有效地反映实际结构的动态信息,为缩小结构建模中的误差极有必要对结构有限元模型进行修正。目前,基于模态频率、振型和频响函数的模型修正方法应用最广。其中基于频响函数的修正方法避免了模态参数识别过程的误差,且不受测试自由度数限制,与模态频率和振型的模型修正方法相比更具有优势。基于频响函数的修正方法按目标可分为频响函数相关性法和频响函数残差法。频响相关性法立足于形状和幅值相关性与参数灵敏度的关系,与频响函数残差法相比,丧失了频响函数与设计参数的直接关联,导致在部分结构模型修正中出现振荡不收敛现象。为此,基于实际测试结构对比研究两种方法在有限元模型修正中的应用,并分析频率点数和频带范围对基于频响函数残差法的模型修正的影响。结果表明频响函数残差法能够稳定收敛且具有高效性;同时,合理的频率点数和较宽频带范围有利于提高频响函数残差法的修正效率。 相似文献
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提出了用幂基多项式拟合频响函数的几点技巧。运用幂基多项式和最小二乘法对频响函数拟合的计算公式进行了推导,得到了用于问题求解的线性代数方程组,为改善该方程组系统矩阵的条件数,对频率变量和系数矩阵进行了规范化处理;频率变量被规范化到0=-1的无量纲正实数区域,两个相关矩阵的每列模长被规范为1。然后用奇异值分解的方法求解该方程组,得到拟合频响函数所用的幂基多项式的系数。最后,根据幂基多项式的系数,求出系统的极点和留数,从而识别出系统的模糊态参数,文中给出了一个悬臂梁模拟算例,结果表明本文算法具有较好的计算精度。 相似文献
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基于频响函数截断奇异值响应面的有限元模型修正 总被引:1,自引:0,他引:1
《振动工程学报》2017,(3)
考虑由于模型参数误差造成的有限元模型偏差的问题,提出一种基于频响函数截断奇异值响应面的模型修正方法。利用傅里叶反变换将结构频响函数变换为时域内的脉冲响应函数,通过延迟坐标法重构脉冲响应函数的相空间矩阵,进而对相空间矩阵进行截断奇异值分解,提取有限个较大的奇异值作为频响函数的特征量。以待修正模型参数为样本集输入,截断的奇异值为样本集输出,建立支持向量机响应面模型并进行训练,以逼近模型待修正参数与频响函数的特征量之间的非线性映射关系。以目标频响函数的特征量与支持向量机响应面模型输出的特征量之间的差值最小化为目标,利用遗传算法通过优化求解参数修正量。仿真计算表明:支持向量机的保留奇异值响应面能准确预报训练集以外样本的保留奇异值,具有较强的泛化能力;结合遗传优化算法能获得准确的参数修正量,算法对噪声有较强的鲁棒性。 相似文献
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为减少实测环境中噪声的干扰,提出了一种基于频响函数奇异值的模型修正方法。利用计算得到的频响函数重构吸引子矩阵,对其进行奇异值分解,并在受噪声影响时根据极值点数量突变原则选择保留主要特征信息的奇异值个数,确定待修正参数;采用拉丁超立方抽样抽取初始样本点,结合修正参数所对应的奇异值响应,用粒子群算法寻得最优相关系数,构建Kriging模型;以奇异值响应差的平方最小构造目标函数,利用布谷鸟算法求解参数修正值。仿真算例表明:以奇异值作为结构响应,构建Kriging模型能获得较高的修正精度;在频响函数中加入不同信噪比的高斯白噪声,仍能得到较满意的修正效果,证明了该方法对噪声具有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对频响函数的似然函数推导复杂以及马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)算法不易收敛、样本拒绝率高的问题,提出一种基于小波变换和改进MCMC算法的贝叶斯模型修正法。首先,引入模态参与变异系数准则选取激励点位置、模态动能法选取测点位置;然后,构造Kriging模型,计算加速度频响函数并进行小波变换,提取小波总能量作为Kriging模型输出,并通过粒子群算法优化Kriging模型相关系数;最后,为提高采样效率,以延缓拒绝策略为基础,当候选样本被拒绝时,引入天牛须搜索算法产生新的候选样本,以此估计待修正参数的后验概率分布。分别使用车辆三自由度系统和空间桁架模型验证所提方法,结果表明:修正后获得的马尔科夫链整体性能较好,样本接受率提高,各参数的相对误差基本保持在1%以内且具有良好的抗噪性。 相似文献
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研究了基于灵敏度计算直接法的有限元模型修正方法,在模型缩聚中采用迭代降阶(IOR)技术,以使缩聚模型的特征对与原分析模型保留自由度的对应模态及频率完全一致,在模型修正过程中,得到收敛于可测点信息的参数修正量。仿真算例表明,所提出的基于IOR技术的模型修正方法有效可行。 相似文献
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《振动与冲击》2021,(19)
研究了考虑试验频响函数不确定性的有限元模型修正法。首先,假设待修正参数和响应特征量服从高斯分布,将不确定性模型修正问题转化为均值和标准差的修正问题;其次,构造径向基模型,将频响函数经过小波变换并提取第5层低频小波系数作为径向基模型输出,并通过土狼优化算法对径向基模型的方差进行优化;然后,以最小化巴氏距离为目标,引入花朵授粉算法,分别实施待修正参数的均值和标准差的两步和同步求解;最后,通过平面桁架结构和空间桁架结构验证了所提方法的可行性。结果表明,所提随机有限元模型修正法皆能有效地修正结构参数的均值和标准差,同时在不同的试验响应下对参数均值和标准差的修正具有鲁棒性。 相似文献
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基于模型修正技术的结构损伤识别方法,无需事先知晓结构的损伤位置,比仪器直接探测更具优势。模型修正大多以模态频率和振型为修正目标。然而,结构损伤对系统的模态频率和振型影响较小,采用模态频率和振型为目标的传统修正方法,难以识别出结构的损伤。为此,引入对结构损伤极为灵敏的模态柔度矩阵,研究以模态柔度矩阵为目标函数的损伤识别方法。选取某带孔的矩形长铁片为研究对象,沿其纵向等分为31块,计算模态柔度矩阵关于各等效模量相对量的灵敏度。结合灵敏度矩阵,利用实测和有限元模型间的柔度矩阵残差建立目标函数,并引入正则化方法求解目标函数的超定方程组。经过9次迭代目标函数收敛,损伤识别结果与实际值保持高度一致,从而验证该方法的正确性和实用性。 相似文献
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提出了一个用于弹塑性结构灵敏度分析的方法,称为NCP函数法。通过引入NCP函数,弹塑性结构分析的互补模型被等价为方程组形式;利用直接法对等价的方程组模型关于设计变量直接求导,建立了用于弹塑性灵敏度分析的线性方程组模型。新的灵敏度分析模型精确刻画了材料性质发生变化时灵敏度系数的不连续性,并避免了通过迭代过程来确定灵敏度系数的跳跃量。针对桁架结构的数值试验显示了算法的特点及其有效性。 相似文献
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静力模型修正的逆特征值方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用这特征值理论,提出了一种参数型静力模型修正方法.根据特征方程,建立起关于设计参数的非线性方程组,把模型修正问题转化为用Newton法求解非线性方程组的问题.本文给出的数值求解方法具有精度高、收敛性好、计算过程简洁的特点,数值仿真结果表明了该方法有很好的效果. 相似文献
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对考虑试验参数不确定性的有限元模型修正方法展开研究。首先假设待修正参数和响应特征量都服从正
态分布,将不确定性模型修正问题转化为均值和标准差的修正问题;其次采用拉丁超立方抽样选取待修正参数样本点
作为输入,并计算其对应的频响函数进行常数Q变换提取第一层系数作为输出,通过海蜇算法(JS)优化BP神经网络的
权值和阈值,构建JS-BP神经网络模型;最后以最小化JS 散度作为目标函数,实现对待修正参数的均值和标准差的同
步修正。空间桁架算例表明,所提方法能够有效地修正结构参数的均值和标准差,并且在试验数据标准差不同时仍能
得到较好的修正效果。 相似文献
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为了克服顺序模块法和联立方程组法的各自缺点,融合各自优点,在制冷循环稳态仿真中引入联立模块法。首先按照功能独立原则对制冷循环进行模块化分解,制冷循环的结构模型由部件模块之间的连接关系表示,其中每个连接对应一组连接方程组;然后联立部件模块方程组、连接方程组和制冷剂总质量守恒方程组成制冷循环模型的模块方程组;最后采用离散数值差商计算Jacobi矩阵,用带松弛因子ω的New-ton法求解,另外采用数值延拓法拓展收敛域。联立模块法通用性和实用性好,可以解决模块共享与知识产权保护之间的矛盾,有利于制冷循环仿真开发的专业化分工和社会化协作,提高开发质量和效率。 相似文献