基于频响函数截断奇异值响应面的有限元模型修正

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。     

频响函数残差法在有限元模型修正中的应用

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。     

基于频率响应函数的动力学模型修正方法研究

概述了国内外动力学模型修正技术的研究状况，研究了近些年发展起来的基于频响函数的动力学模型修正方法；利用航天器振动试验测量所得的频响函数，从理论上介绍了频响函数残差法、设计参数型频响函数法和摄动型频响函数法三种基于频响函数的动力学模型修正方法，为动力学模型修正技术的发展提供参考。     

基于频响函数的结构损伤识别模型修正方法

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。     

基于驱动谱修正迭代控制算法的三轴振动控制研究

对三轴振动试验系统进行分析,研究了多输入多输出功率谱复现控制算法。利用HV频响函数估计法对系统进行辨识。针对系统频响矩阵为长方阵并出现奇异点的情况,采用奇异值截断法保证算法的稳定性,并运用迭代控制算法修正驱动谱提高振动控制的精度。通过三轴向振动台与集成该算法的多输入多输出振动控制器进行三轴向振动试验。实验结果表明:基于HV频响函数估计法修正迭代控制算法进行振动试验对功率谱的复现具有较好的精度和工程实用性。     

基于频响函数的结构损伤识别模型修正方法

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。     

多重门限奇异值分解方法的实例验证

目的 提出一种基于奇异值分解(SVD)技术和Hanke矩阵的多重门限奇异值分解方法(MTSVD),对测量源数据进行降噪,使其更接近理论值,减少试验误差对后续计算结果的影响.方法 对获得的系统频响函数(FRFs)施加10％的随机误差,之后利用文中提出的MTSVD方法进行降噪处理,并与未经过去噪处理的预测结果以及经奇异值累积法获得的降噪结果进行对比.结果 利用MTSVD方法对试验获取的耦合系统频响函数进行处理后,得到的修正值更接近理论值,并且该方法的降噪效果优于现有的奇异值累积法.结论 验证结果表明文中提出的MTSVD方法能有效降噪,减少试验测量源数据携带的误差,使其更接近理论值,因此该方法在运输包装领域具有良好的可行性和应用前景.     

基于位移频响函数灵敏度分析的模型修正

针对频响函数灵敏度分析法进行模型修正时,由于一阶近似固有的局限性,很难直接迭代得到正确收敛结果的问题,提出了频响函数灵敏度拟合函数进行基于模型修正的结构损伤识别方法。首先,采用模态参与变异系数准则选取激励点位置、频率响应有效独立法结合距离系数-有效独立法选取测点位置;然后,综合考虑频响函数对修正参数变化的灵敏度和频响函数的相关性,选择一个合理的频率点;最后,拟合随参数变化的频响函数灵敏度函数曲线,引入新的中间设计参数,从而建立中间设计参数的频响函数灵敏度方程组,通过求解中间设计参数的改变量来求解修正参数的改变量。三自由度质量—弹簧和二维桁架系统的数值算例验证了所提出方法的可行性;数值算例表明,该方法具有较高的计算效率和识别精度,也对随机噪声具有鲁棒性,同时有效地避免了灵敏度方程组数值平衡导致的收敛问题。     

基于JS-BP模型和JS散度的随机有限元模型修正

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。     

一种改进的利用频响函数进行有限元模型修正的方法

在对机械结构的动态特性进行准确而可靠的预测时，有限元模型的设计参数的修正是很重要的。利用试验测试和预测的有限元模型计算得到的频响函数（FRF），在结构动力缩聚技术的基础上，推导出了一种改进的基于频响函数的灵敏度分析的修正方程。数值实例研究结果表明该方法利用不完备的测量数据，也可在很宽的频率范围内，同时对多个参数进行修正，有限元模型修正解与真实结构参数完全吻合。本文的方法可适用于大型复杂结构的模型修正。     

基于Kriging模型和无迹卡尔曼滤波的转向架构架模型修正

为提高转向架构架模型的修正效率和实时性,提出了一种基于Kriging模型和无迹卡尔曼滤波的模型修正方法.首先,对构架进行模态分析,引入信息熵确定模态阶数来优选频响函数频率区间.其次,构造Kriging模型,将频响函数经过小波变换并提取第4层低频系数作为Kriging模型输出,并通过改进的灰狼算法(grey wolf o...     

一种基于奇异值分解技术的模型定阶方法

摘要：模态参数识别中模型阶次的确定非常重要。基于奇异值分解技术,探讨模型阶次的确定方法,提出了利用奇异值的相对变化率来确定模型的阶次。该方法利用结构的量测脉冲响应信号构造Hankel矩阵,对其进行奇异值分解后计算奇异值的相对变化率,变化率最大的地方对应着模型的阶次。通过数值算例研究了噪声因素对模型阶次确定的影响,并利用模型实验数据验证了本方法的有效性。     

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。     

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。     

计算模型修正的频率响应函数方法

本文提出一种有限元动力分析计算模型修正的频率响应函数方法。这个方法综合考虑了系统的质量、刚度,特别是阻尼矩阵的修正,由位置矩阵将修正量集中体现在测量自由度上,利用结构系统的频率响应函数有限元分析值和实测值,计算出模型的质量、阻尼和刚度矩阵的修正量。文中算例结果表明,本方法有较好的修正结果。     

基于频响函数和遗传算法的结构损伤识别研究

提出一种基于频响函数和遗传算法的结构损伤识别方法.以单元刚度折减因子为遗传算法的优化变量,以测试频响函数和计算频响函数的形状相关系数来构造遗传算法的优化目标函数和适应度函数;为克服二进制编码的缺点,采用浮点数编码方案;最后通过一个桁架结构模型进行数值模拟,计算结果表明,即使在考虑一定测量噪声水平的情况下,仍然能够准确识别出结构的多处损伤,验证了该方法的有效性和可行性.     

基于序贯层次Kriging模型的微型飞行器机身结构设计优化

在基于仿真模型的工程设计优化中,采用高精度、高成本的分析模型会导致计算量大,采用低精度、低成本的分析模型会导致设计优化结果的可信度低,难以满足实际工程的要求。为了有效平衡高精度与低成本之间的矛盾关系,通过建立序贯层次Kriging模型融合高/低精度数据,采用大量低成本、低精度的样本点反映高精度分析模型的变化趋势,并采用少量高成本、高精度的样本点对低精度分析模型进行校正,以实现对优化目标的高精度预测。为了避免层次Kriging模型误差对优化结果的影响,将层次Kriging模型与遗传算法相结合,根据6σ设计准则计算每一代最优解的预测区间,具有较大预测区间的当前最优解即为新的高精度样本点。同时,在优化过程中序贯更新层次Kriging模型,提高最优解附近的层次Kriging模型的预测精度,从而保证设计结果的可靠性。将所提出的方法应用于微型飞行器机身结构的设计优化中,以验证该方法的有效性和优越性。采用具有不同单元数的网格模型分别作为低精度分析模型和高精度分析模型,利用最优拉丁超立方设计分别选取60个低精度样本点和20个高精度样本点建立初始层次Kriging模型,采用本文方法求解并与直接采用高精度仿真模型求解的结果进行比较。结果表明,所提出的方法能够有效利用高/低精度样本点处的信息,建立高精度的层次Kriging模型;本文方法仅需要少量的计算成本就能求得近似最优解,有效提高了设计效率,为类似的结构设计优化问题提供了参考。