基于粒子群优化算法的结构模型修改

结构模型修改已经演化为一个多学科的研究课题．在最优化框架内，应用了国际上最近提出的粒子群优化算法，该算法具有全局搜索能力并且不需要目标函数的解析表达式。对于一实际钢结构，利用部分和全部测量得到的模态数据进行了模型修改的实验研究．并与基于灵敏度分析、神经网络和遗传算法的模型修改方法进行了对比．以修改后模型计算出的模态数据与实验测得的模态数据的相似度来衡量模型修改的准确性。结果表明，在多数情况下，所提出的模型修改方法得到了最好的修改结果，因此，应用粒子群优化算法进行结构模型修改是可行的。     

基于工程量清单的非线性费用分摊模型

运用约束条件的非线性规划,建立起一个基于效用最大化和合理性相结合的工程量清单费用分摊模型.利用K-T条件可以求出一个经济效用的最大化,能充分考虑费用分摊的合理性的全局最优解;对解的一系列性质进行分析,发现该最优解可以使投标商在考虑合理性条件下达到经济效用最优化.该最优解可以作为最优工程量清单费用分摊标准或参考依据.     

带有积压定单的最优模糊存储模型

本文提出一个新的具有积压定单的关于模糊总需求的模糊存储模型。在模糊函数原理下，给出了模糊总存储成本。为了寻找最优解，使用积分均值法白化模糊总存储成本，利用Lingo8．0求解不等式约束问题，我们发现最优解都是确定的实数。此外，当模糊总需求是确定的实数时，我们提出模型的最优解与经典的具有积压定单存储模型具有相同的结果。     

结构有限元模型修正的自适应响应面方法

针对结构有限元模型修正可能陷入局部最优点的问题,提出了基于具有全局收敛特性的自适应响应面的结构有限元模型修正方法,模型修正过程中在全局最优解附近不断收缩参数设计空间,重构更为精确的响应面模型,同时,由于采用了拉丁超立方设计选择样本点,具有一定的遗传性,在使用过程中可以有效减少样本点总数。通过实例计算表明,传统的有限元模型修正方法很可能陷于局部最优,而利用该方法进行有限元模型修正时,可以有效避免陷入局部最优点,只需较少样本点便可收敛于全局最优解,有效的进行有限元模型修正。     

单元修改的特征结构分配方法

本文根据线性控制系统的输出反馈理论，利用特征结构分配修改技术，提出了有限元模型误差源于单元矩阵的假设，针对单元矩阵进行修改的思想，改进了特征结构分配方法，形成矩阵型法和元素型法相结合的修改方法．经该方法修改后的模型在形式上保持了原始模型的矩阵特点和物理意义，从而使之可以继续再修改，直到具有足够的模型精度。     

模糊数学在有限元模型修正中的应用

有限元模型修正的目标是使计算得到的结构动力特性和实验结果相接近，其解往往不是唯一的，这是一个模糊的因具体问题而异的目标。修正过程中设计变量的选取，约束条件等在很大程度上也是模糊的。本文将模糊数学运用于基于灵敏度分析的有限元模型修正中，利用具有学习能力的算法，使有限元模型修正能合理地解决实际工程问题。     

基于等级年龄结构种群模型的最优收获问题

目的:研究基于等级年龄结构模型的最优收获问题的解及其性质。方法:运用特征线方法求解基于等级年龄结构种群模型的最优收获问题的解,借助Banach不动点定理研究解的性质。结果:运用特征线方法解出基于等级年龄结构种群模型的最优收获问题的解,运用Banach不动点定理证明了解的唯一性、非负性、有界性以及连续依赖性。结论:证明了基于等级年龄结构种群模型的最优收获问题的解的性质,基于此可以研究基于等级年龄结构种群模型的控制问题。     

基于粒子群算法的粉末电磁压制的线圈结构优化

目的为了提高利用电磁压制下粉末的致密性,需要提高电磁压制过程中的驱动片受到的冲量,平面螺旋线圈对增大驱动片受到的冲量有着关键的作用。方法首先建立了电磁压制装置中线圈的有限元模型,然后通过模拟的数据和目标函数,运用BP人工神经网络,建立了线圈结构参数与驱动片受到的冲量之间的近似模型,再利用最优解集粒子群(PSO)算法,对线圈结构参数进行了优化,通过逐步优化得到了一组最优粒子解,最后运用有限元模拟软件对得到的结果进行了验证。结果得到线圈最优结构参数为:线圈截面尺寸比为2.4,线圈与驱动片的距离为1.2 mm,线圈匝间距为0.7 mm,线圈与驱动片的面积比为0.5。结论研究结果表明,运用最优解集粒子群(PSO)算法和有限元方法相结合的新方法,能够快速、有效地获得最优参数结构。     

微分演化算法在结构参数识别中的应用

基于微分演化算法(Differential Evolution,DE)提出一种新的结构参数识别方法。通过对参数识别反问题转化为一个优化问题,根据实际观测结构响应数据与数值模型系统输出之间的差异建立识别问题的目标函数。利用DE求解该目标函数的全局最小,从而得到最优参数解。DE算法是一种新颖的随机搜索进化算法,通过采取全局优化的策略确保算法得到合理的解。DE算法具有算法简单、编程计算方便、同时收敛速度快、计算结果精度高、和鲁棒性强的优点。通过数值模拟及该识别方法在真实结构参数识别中的应用验证该方法的有效性。     

基于差异演化算法和多属性决策的机电系统可靠性多目标优化设计

针对机电系统可靠性设计问题,以可靠性和费用(或体积等)最优为目标建立可靠性设计的多目标优化模型．提出了自适应多目标差异演化算法,该算法提出了自适应缩放因子和混沌交叉率,采用改进的快速排序方法构造Pareto最优解,采用NSGA-II的拥挤操作对档案文件进行消减．采用自适应多目标差异演化算法获得多目标问题的Pareto最优解,利用TOPSIS方法对Pareto最优解进行多属性决策．实际工程结果表明：自适应多目标差异演化算法调节参数更少,且求得的Pareto最优解分布均匀;采用基于TOPSIS的多属性决策方法得到的结果合理可行．     

基于区间分析的不确定性结构动力学模型修正方法

提出了一种基于区间分析的不确定性有限元模型修正方法。在区间参数结构特征值分析理论和确定性有限元模型修正方法基础上,假设不确定性与初始有限元模型误差均较小,采用灵敏度方法推导了待修正参数区间中点值和不确定区间的迭代格式。以三自由度弹簧-质量系统和复合材料板为例,采用拉丁超立方抽样构造仿真试验模态参数样本,开展仿真研究。结果表明,当仿真试验样本能准确反映结构模态参数的区间特性时,方法的收敛精度和效率均较高;修正后计算模态参数能准确反映试验数据的区间特性。所提出方法适用于解决试验样本较少,仅能得到试验模态参数区间的有限元模型修正问题。     

去噪正则化模型修正方法在桥梁损伤识别中的应用

以传统基于灵敏度分析的有限元模型修正方法为基础,提出一种结合小波去噪过程的正则化模型修正损伤识别方法.为改进模型修正方法损伤识别效果,一方面利用有损结构模态与模态噪声的波形在时频域内的差异,以结构有限元模型为基准,对实测模态差进行小波去噪处理,并利用修正后的模态构造目标函数;一方面采用正则化方法改善反问题求解的非适定性.由于从输入数据和求解过程两方面同时改善了结构损伤识别反问题的求解,因此可以有效抑制实测模态参数中噪声的影响,正确识别结构损伤.以连续梁桥模型为例的损伤识别数值模拟表明,所提出方法在保持识别算法鲁棒性、抑制噪声的同时,可有效提高桥梁结构损伤的识别精度.     

结构计算模型修正的二次约束最小二乘算法

提出了一种结构计算模型修正的二次约束最小二乘方法。该方法是在质量矩阵和刚度矩阵满足正交性条件和特征方程的约束下，使修正矩阵的范数最小，将模型修止问题转化为一个带二次约束的最小二乘问题。应用奇异值分解，给出了在振型需要和不需要扩充两种情况下结构计算模型修正的数值算法，并进行了数值实验。计算结果表明：新算法精度较高，能保证修正模型的前m阶模态参数与实测值有较好的吻合。     

基于POS算法的结构模型修正与损伤检测

结构模型修正与损伤检测是结构健康监测过程中必须解决的多学科研究课题，常常转化为求解约束优化问题。介绍粒子群优化（PSO）算法，并在此基础上利用带惯性权重因子的全局版PSO算法对结构模型修正和损伤检测等约束优化问题进行研究。通过两层刚架单损伤和多损伤数值仿真以及三层建筑框架结构四种损伤试验研究，结果表明PSO算法对结构模型修正能够起到非常好的效果，采用PSO算法对结构损伤进行检测不仅能够准确定位结构损伤而且能够有效识别损伤程度。由此可见，PSO算法应用于该领域的效果是显而易见的。     

基于动态加权系数和多目标进化的模型修正方法

建立准确的结构动力学模型是结构响应分析的基础,由于模型简化的不确切等因素,必然会带来一定的误差,为了获得高精度的动力学分析模型,需要结合试验数据对模型进行修正。模态试验结果中包含了试件不同状态不同阶次的频率和振型信息,模型修正时需要建立多个目标函数,提出了一种基于动态加权系数的多目标模型修正方法。通过对解的群体实施进化,在每一代非劣解中,挑选各个子目标函数的局部最优解,计算各个局部最优解与子目标期望值的差距,并根据差距对加权系数动态调整,从而在进化过程中对加权系数进行优化,避免维数灾难问题,实现各个子目标函数的快速收敛。采用该方法对导弹全弹动力学模型进行了修正,子目标函数个数达到16个,与基于Pareto最优的模型修正方法相比,用较少的代数实现了各个子目标函数的收敛,提高了群体搜索的效率,取得了较好的修正效果。     

基于载荷识别的辅助变流器柜体振动模型修正

为提高某地铁车辆辅助变流器柜体振动响应模拟结果的精度,提出一种结合动载荷识别与优化算法的振动模型修正方法。首先在辅助变流器柜体有限元模型的基础上,计算出载荷与响应之间的传递函数,并利用振动响应测试数据和传递函数计算出施加在各测点的载荷谱。然后采用序列二次规划算法对有限元模型进行模型修正,通过构造目标函数将多输出模型修正问题转化为单输出模型修正问题。最后,对修正后的有限元模型进行振动响应求解,分析结果与振动测试数据比较验证了模型修正方法的正确性。该方法可为进一步实现辅助变流器柜体的减振降噪创造必要条件。     

含焊接残余应力的结构模型参数修正研究

提出考虑焊接残余应力的结构模型参数修正方法。在预应力分布模型基础上建立含焊接残余应力的结构刚度矩阵方程,分析了焊接残余应力对结构刚度及结构振动特性的影响;以消除焊接残余应力对数值计算规模和计算精度的影响为目标。应用结构优化算法,以结构固有频率残差最小化为目标,开展有限元模型的结构参数修正研究;最后,以圆柱壳结构为例,实施基于结构模型参数修正的优化计算,验证方法的可行性。     

空调室外机系统的实验模态分析与模型更新

有限元(Finite Element, FE)模型的正确性和可靠性对于确保结构仿真达到其分析目的相当重要。文章介绍了空调室外机(Outdoor Unit of Conditioner, OUC)有限元模型的建模技术与模型更新。建构OUC的有限元模型必须呈现结构的物理特性,包括几何形状、材料性质、接触接口和边界条件等,并施以实验进行验证。一般的方法是对结构进行实验模态分析(Experimental Modal Analysis, EMA)以获得结构模态参数。同时,也可由有限元模型的数值分析求得理论模态参数。模型更新是调整有限元模型参数,使分析模型和实际结构的结构模态特性相符。结果显示,更新后的有限元模型在结构模态和频率域特性上,能充分呈现空调室外机实际结构的振动特性。     

A comparative study of methodologies for vibro-acoustic FE model updating of cavities using simulated data

The structural dynamic modeling errors, which at times are difficult to eliminate in a structural FE model, can affect the accuracy and reliability of the vibro-acoustic FE models for NVH design of the cavities. A large number of methods have been proposed for structural finite element model updating. However, most of the studies conducted are mainly focused on structural dynamic applications and no work is reported on vibro-acoustic systems. The objective of this paper is to compare through a simulated study two recently proposed methodologies for vibro-acoustic FE model updating of cavities with weak acoustic coupling to address structural dynamic modeling errors. These methodologies utilize a direct and an iterative method of model updating developed for purely structural systems. A simulated example of a 2D rectangular cavity with a flexible surface is presented. Cases of incomplete and noisy data are considered. The comparison is done on the basis of accuracy of prediction of vibro-acoustic natural frequencies and the responses both inside and outside the frequency range of interest. It is concluded that both the methodologies give an accurate prediction of the vibro-acoustic natural frequencies and the response inside the updating frequency range. However, beyond this range, the predictions based on the direct updated vibro-acoustic models are not accurate. It is noted that the success of updating using IESM is dependent on the correct knowledge of the modeling inaccuracies, uncertainties or approximations and also on the choice of the suitable updating parameters, which could be very challenging for complex cavities. The vibro-acoustic FE model updating using the direct method could be handy in such situations where the iterative methods are difficult to be effectively applied.     

模型缩聚-模型修正迭代方法的研究

模型修正中通常需要解决自由度匹配问题,模型缩聚是解决这一问题的一种方法。当有限元建模误差较大时,模型缩聚的近似会大大降低模型修正的精度。针对这一问题,提出了模型缩聚-模型修正迭代方法,消除模型缩聚带来的误差。文中应用IRS缩聚和基于频响函数的模型修正方法对提出的迭代方法进行了具体讨论。通过板梁混合结构的数值模拟实验,比较了现有修正方法和迭代修正方法的修正精度。结果表明提出的迭代方法有效提高了修正精度,使修正后的模型频率和物理参数更逼近真实值。同时该方法具有较高的迭代收敛效率,符合实际工程应用的要求。