斜拉桥有限元建模与模型修正

以圆弧桥面、单偏置斜塔的Safti斜拉桥为对象，研究了斜拉桥的有限元建模技术和基于敏感度分析的有限元模型修正技术及其对该桥的应用。基于该桥现场测量的模态数据，修正后的有限元模型获得了较好的改善。     

佛山东平大桥静动力分层次有限元模型修正研究

提出一种适用于大型桥梁结构联合静动力的分层次有限元模型修正方法，并在佛山东平大桥成桥静载试验和模态试验据的基础上，借助于ANSYS软件中的优化设计平台对该桥进行了静动力分层次有限元模型修正，结果表明该方式物理概念清晰，能充分利用静动力试验信息，减小优化规模．修正后的有限元模型的静力特性和动力特性与试验结果吻合良好，建立了该桥结构健康监测与安全评估的基准有限元模型。     

一个基于优化的有限元模型修正方法

本文提供了一个基于一阶搜索优化的有限元模型修正方法。它只需利用结构模态试验的部分固有频率，就能获得较精确的有限元模型。文中附有某无人机上垂尾有限元模型修正的实例。根据上垂尾前二阶试验的固有频率，采用本文方法，对有限元模型进行了修正。修正后有限元模型的前二阶固有频率与试验值的相对误差在2．35％以内，而第三阶固有频率与试验值的相对误差仅为5．81％。它不仅大大地缩小了用修正前有限元模型算得的固有频率与试验值的相对误差，而且还能较精确地预测无试验结果的高阶固有频率值。     

有限元模型动力修正中的不同优化方法之比较

本文将介绍在试验和分析相结合方法中，即用迭代的算法使数值分析计算结果逐渐地逼近实验结果以修正数值模型的方法中所用到的主要估算或优化算法，重点放在它们的哲学思想上，不同的哲学可能导致一处确定必珠优化算法，也可能导致一种统计估算方法，或者是二者的混合算法，各种算法的推导，应用，局限性，以及它们之间的内在关系都在本文中作了论述。     

基于Kriging模型的钢管混凝土连续梁拱桥有限元模型修正

提出基于Kriging模型的有限元模型修正方法。Kriging模型为据区域内若干信息样品某种特征数据对该区域同类特征未知数作线性无偏、最小方差估计方法,其只用少量样本即可获得较高精度预测结果。用Kriging模型对平面桁架进行有限元模型修正,验证该方法的可行性与准确性;对一连续梁拱桥进行模型修正,并与GA算法、BP神经网络方法模型修正结果比较分析。Kriging模型仅需一定量测量频率信息即可完成模型修正,能避免修正过程中进行有限元模型迭代计算。结果表明,该方法能准确预测有效频率范围(active frequency range)外模态信息,计算效率、精度较高,可用于工程实践。     

广义逆法修正结构有限元动力模型

本文利用求非完备振型集[φ]_(n×m)(m≤n)的Moore-Penrose广义逆,导出一组关于结构有限元动力模型[K_A]、[M_A]的修正公式。算例表明:本文的修正方法可明显改善理论分析模型的计算精度。     

基于响应面的大型输电塔结构有限元模型动力修正

针对基于灵敏度分析的有限元模型动力修正方法计算效率较低、迭代收敛慢的不足,将响应面法引入500 kV大跨越输电塔基准模型修正.选择塔脚弹性支承刚度为修正参数,依次进行单因素试验、样本值计算、响应面建立与分析、参数优化.修正后,有限元模型非常准确地复现了单塔横、纵两个方向的-阶弯曲动态特性,修正效果与基于灵敏度分析的模型修正方法接近,证明响应面法在有限元模型动力修正领域的应用价值.还探讨了塔架结构修正参数的选取问题,为相关研究提供参考.     

一座异形斜拉桥的动力有限元模型与验证

以一座异形钢结构人行桥为工程背景,探究了一种简洁有效的主梁模拟方法。给出了建立异形斜拉桥动力有限元模型的完整步骤;利用环境振动试验测试的模态结果,验证了所建模型的准确性和建模方法的有效性;运用有限元模型修正技术,对模型参数进行了分析和优化。结果表明该模型能较真实地反映实桥的动力特性,建模方法有很好的工程应用价值。     

基于最敏感设计参数的斜拉索有限元动力模型修正

基于较完善的斜拉索有限元模型,分析讨论了斜拉索张力、抗拉刚度、抗弯刚度以及线密度等不同设计参数对长索和短索计算频率的相对灵敏度,确定了最敏感设计参数.在此基础上,根据优化理论,对洞庭湖大桥拉索进行基于最敏感设计参数的动力模型修正,修正后的模型的动力特性更加趋近于实测值.修正后的斜拉索有限元模型可以作为拉索张力评估的基准.     

基于多链差分进化的贝叶斯有限元模型修正方法

针对传统贝叶斯算法在高维参数下采样效率低且收敛难的问题,建立了基于多链差分进化算法的贝叶斯有限元模型修正方法。在标准马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的基础上,引入差分进化算法,通过多条马氏链间的随机差分运算来自适应选择条件分布的大小和方向以快速逼近目标分布;引入子空间采样算法,通过自适应选择优良的参数维度进行采样以提高采样效率;引入异常链检测算法,通过在采样的非平稳期对马氏链进行异常检测与剔除以提高在平稳期的采样效率。简支梁理论模型和实验室4层框架结构的模型修正结果表明：该方法修正精度较高,且具有良好的抗噪性,在高阶频率以及振型下的修正效果均优于DRAM算法,为解决不确定性模型修正中的计算精度提供了一种新手段。     

基于多输出支持向量回归机的有限元模型修正

为了克服神经网络以及单输出支持向量回归算法在有限元模型修正中的不足,提出了基于多输出支持向量回归算法的有限元模型修正方法。根据5-折交叉验证法选择支持向量回归机的参数,用均匀试验设计法构造样本,联合结构的动力和静力响应数据作为输入,多个设计参数作为输出,以支持向量回归机逼近输入输出二者之间的非线性映射关系,然后利用支持向量回归机的泛化推广能力,求解设计参数的目标值。空间网格结构数值模型的分析结果表明,该方法能同时修正多个设计参数,在少量样本的情况下具有较高的修正精度,为有限元模型修正提供了一种新的探索。     

基于修正混凝土塑性损伤模型的大应变FRP约束混凝土有限元分析

精确的有限元分析(FEA)依赖于材料的准确定义。通过编写用户子程序UMAT实现了大断裂应变纤维增强聚合物(LRS FRP)在纤维方向上拉伸特性的定义。基于Abaqus中混凝土塑性损伤模型的理论框架,提出了一种改进的混凝土塑性损伤模型用于定义LRS FRP约束混凝土的材料特性。这些改进包括：通过LRS FRP约束混凝土的实验数据校准了与屈服准则相关的参数K;硬化/软化准则与约束刚度相关;流动法则与轴向塑性应变相关。采用修改后的材料模型进行FEA,结果表明：FEA预测的应力-应变曲线与实验结果吻合。基于FEA的结果,讨论了矩形柱截面上应力分布的不均匀性,根据约束效果可分为有效约束区域和弱约束区域,且在约束有效区域上应力分布不均匀性随着截面比(长边/短边)的增加而增加。     

基于子结构的有限元模型修正方法

提出了一种基于子结构的有限元模型修正方法。该方法将整体结构有限元模型划分为多个子结构模型,求解独立子结构的主模态特征解和特征灵敏度;通过位移协调条件和能量方程,约束相邻独立子结构,得到整体结构的特征解和特征灵敏度;并以整体结构模态和结构试验模态的残差为目标函数,通过调整子结构单元参数,完成有限元模型修正。当结构局部参数发生变化,通过分析某一个或几个子结构即可求解整体结构特征解和特征灵敏度,而不需要分析其他未发生变化的子结构。由于子结构模型尺寸远小于整体结构,该方法能够极大地提高有限元模型修正方法的精度和效率。     

基于MTO的多目标优化排产模型

针对多订单情况下多产品生产计划安排研究存在不足,提出了一种新的基于订单的计划排期多目标优化模型,目标包括利润最大化与均衡生产,通过各计划期之间产量安排对各资源消耗的偏差最小化来实现均衡生产.模型存在非线性多目标,实现时采用了遗传算法,通过Sheffield GATBX利用MATLAB编程实现.     

基于改进萤火虫算法的有限元模型修正

针对标准萤火虫算法后期收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出了参数自适应策略的改进萤火虫算法,建立了基于改进萤火虫算法的有限元模型修正方法。通过隔代随机吸引度因子扩大了算法搜索路径,提升了算法遍历性,避免计算陷入局部最优;通过自适应步长因子使得算法寻优过程中能随迭代次数逐渐减少随机搜索范围,从而提高收敛速度。单、多峰测试函数计算结果表明,改进算法显著提高了收敛速率与收敛精度;简支梁数值算例与某刚构桥实桥有限元模型修正结果表明,简支梁参数最大误差由初始的66.7%降低至修正后的1.08%,刚构桥频率最大误差由14.47%降低至3.25%。所提方法具有良好的更新精度,适用于大型复杂结构的有限元模型修正。     

基于统计分析技术的有限元模型修正研究

采用统计学的方差分析和回归分析技术研究模型修正的有关问题,主要包括基于方差分析的参数筛选、基于回归分析的响应面拟合和利用响应面进行模型修正三个方面。目前工程上采用的基于灵敏度分析的参数挑选方法根据参数在某设计点处的灵敏度进行挑选,而基于方差分析的参数筛选是从全局的角度,在整个设计空间上挑选对特征量有显著影响的设计参数。基于响应面的修正方法,首先在参数的整个设计空间范围内利用回归分析技术,以显式的响应面模型逼近特征量与设计参数间复杂的隐式函数关系,然后在其基础上进行迭代修正。提出的方法不但可以应用于线性、低频等现有的模型修正方法适用的范围,而且易于推广到非线性、冲击等现有修正方法较少涉及的领域。此外,现有的方法由于每次迭代都需要调用有限元分析软件进行计算,在缺少软件接口的情况下,较难实现工程应用。这种方法只在准备样本数据时需要进行有限元分析,修正过程中无需调用,因而利于工程应用。GARTEUR飞机模型有限元模型的修正结果验证了方法的有效性     

基于GMPSO的有限元模型修正方法验证

为提高有限元模型修正方法效率,保证修正精度,提出基于高斯白噪声扰动的粒子群优化（GMPSO）有限元模型修正方法。介绍标准粒子群优化（PSO）方法和改进后的GMPSO方法,基于测试函数比对两种方法的全局寻优能力和寻优效率;提出高效的基于GMPSO有限元模型修正方法,阐述方法流程并明确各参数与实际物理量的对应关系;基于GMPSO有限元模型修正方法对高维有损伤简支梁模型（变量维度为10）实施修正,并与基于遗传算法（GA）的模型修正结果进行比对;基于GMPSO有限元模型修正方法对某在役桥梁结构实施修正（变量维度为13）,验证所提方法可行性。结果表明：经局部改进的GMPSO方法较原PSO方法的优化能力显著提升;高维损伤简支梁模型修正结果显示,基于GMPSO模型修正方法可获得较好的修正结果,修正效率较基于GA的模型修正方法有显著提升;在役桥梁结构有限元模型修正结果显示,基于GMPSO模型修正方法可有效降低主梁计算频率和试验频率的误差,所提方法可适用于较工程复杂结构模型修正问题。     

基于人工神经网络的藏式结构有限元模型修正

针对典型藏式传统建筑年代久远、建造过程无设计图纸、存在太多不确定性,通过有限元数值分析所得结果与实验结果不能较好吻合问题,建立所测结构的有限元模型,并通过人工神经网络方法,以实测结构模态参数为目标对典型藏式结构的有限元模型中部分不确定因素—梁及雀替的等效变截面梁高、材料密度及弹性模量进行修正,得到更接近真实状态的有限元模型。该模型对该典型藏式结构的损伤识别、可靠度评估具有重要意义。     

斜拉桥结构模型修正的子结构方法

针对大跨斜拉桥结构提出了一种子结构模型修正方法。根据斜拉桥结构体系特征,从空间上划分几个比较独立的子结构。对包括所有子结构特征信息和待修正参数的整体结构,进行特征信息对参数的灵敏度分析,验证各子结构之间的相对独立性,并确定子结构模型修正的顺序。基于各子结构的特征信息建立目标函数,采用遗传优化算法,依次对各子结构进行模型修正。以某大跨斜拉桥试验室物理模型为研究对象,对该方法进行了数值仿真和试验验证。基于仿真数据的子结构模型修正精准度高,基于实测数据的修正结果能得到与实际情况相符的合理解释。因此,该斜拉桥模型修正的子结构方法切实有效,且易于工程应用。     

基于替代模型的岸桥随机有限元模型修正

研究了考虑参数随机不确定性的岸桥有限元模型修正问题。首先,假设岸桥的待修正参数和模态参数都服从正态分布,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,以某岸桥为研究对象,进行风振响应实测,利用随机子空间法得到岸桥前4阶实测模态参数;最后建立岸桥的有限元模型,基于Kriging替代模型及多目标遗传算法对岸桥结构进行有限元模型修正。结果表明,考虑参数不确定性的随机有限元模型修正方法能有效修正岸桥结构参数的均值和标准差。