基于响应面法的钢箱梁桥有限元模型修正

对桥梁有限元模型进行修正,对于提高有限元模型精度具有重要的意义。作者基于实测模态数据,以频率残差作为目标函数,采用中心差分法进行灵敏度分析得到待修正参数,采用正交试验数据拟合得到相应的响应面方程,最后采用遗传算法对响应面方程进行了优化求解。计算结果表明,经过修正后的有限元模型精度显著提高,基于响应面法的有限元模型修正具有思路清晰、求解效率高、精度高等优点。     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

模型修正属于反问题的一种,针对其非线性、计算量大等不足之处,提出一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法,并把反问题归结为正问题进行研究。该方法将特征量作为自变量输入、设计参数作为因变量输出,用试验设计构造样本,以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系,利用神经网络的泛化特性直接输出设计参数的修正值。某空间钢结构模型的计算结果验证了该方法的有效性。     

多台系统可靠性增长模型参数的区间分析

基于多台系统可靠性增长的非参数模型，利用线性回归原理得到了可靠性增长模型的强度函数λ（t）=abt^b-1中待定参数a与b的点估计，并利用回归过程中一些中间参数的精确分布给出相应中间参数与模型参数b的精确区间估计，对已获得的精确区间进行等价变换推导了模型参数a的近似区间估计，并采用区间离散法，给出了模型参数a和b在给定区间变化时，系统平均无故障工作时间变化区间的求解方法，具体工程实例说明了所提方法的合理性。算例给出的系统平均无故障工作时间下限随置信度变化的曲线，为工程应用提供了更多的参考信息。     

一种基于径向基函数的近似模型构造方法

发展了一种基于径向基函数的近似模型建立方法。首先采用试验设计方法对设计空间进行样本选择,采用数据分析方法对样本集进行聚类分类,得到径向基函数中的相关参数。对于近似模型权系数采用能够适应大规模并行计算并且能够在全局解空间的多个区域内寻优的遗传算法进行求解,而不是采用最小二乘法通过线性方程的求解获得。最后通过对一维非线性和多维高阶非线性函数的逼近测试,以及对近似模型的拟合函数与原函数之间的误差分析,表明本文提出的基于径向基函数的近似模型方法具有良好的拟合与预测精度。     

区间参数梁结构热弹耦合效应分析

研究了含有区间参数梁结构在温度载荷和力载荷共同作用下的热弹耦合动力响应问题．建立了热弹耦合动力学有限元模型,给出了对结构瞬态温度场和动力响应进行相互交替迭代求解的耦合计算方法,其中,结构瞬态温度场利用有限差分法求解,结构动力响应则利用时间积分法求解．针对区间变量的有限元方程,基于各变量在区间范围内为均匀分布的近似处理,利用改进的蒙特卡罗方法求解,获得动力响应的区间范围．通过悬臂梁算例,分析了热弹耦合效应对动力响应的影响,并针对结构的弹性模量和热膨胀系数区间范围增大的情况进行了比较和分析,得出这两参数以及结构变形大小是影响耦合效应的主要因素．     

结合同伦代理模型的静力贝叶斯随机模型修正

为了使用随机静力位移测量数据对结构有限元模型进行修正,并保证计算效率,提出了一种同伦代理模型与贝叶斯抽样方法结合的随机模型修正方法。首先以结构静力位移构建目标函数,然后采用延缓拒绝自适应抽样算法对修正参数的后验概率密度进行估计。抽样过程中,采用同伦代理模型替代有限元模型对结构静力位移进行计算。数值算例和试验结果表明：进行变截面梁的有限元模型修正时,与二次响应面模型相比,在静力贝叶斯模型方法中利用同伦代理模型,修正参数的后验概率密度能更准确地复现结构随机响应,使修正后的结构随机响应与测量结果概率密度函数更加吻合。即使在随机测量误差的变异系数较大、先验信息与真实修正参数之间差异较大时,所提方法仍能够快速得到修正参数的后验概率密度,使修正参数计算的结构随机位移响应与测量结果的概率密度函数保持一致。同伦代理模型结合贝叶斯抽样算法能在概率框架内快速而准确地对结构进行随机模型修正。     

具有区间参数的瞬态温度场数值分析

针对不确定结构的瞬态热传导问题,提出一种将结构的各个物理参数和温度的初、边值条件均视为区间变量,并利用区间分析进行处理的方法。对具有区间参数的热传导抛物型方程的求解,在空间域上利用有限单元离散,在时间域上利用差分离散,将区间分析和常规的有限元法相结合,建立了基于单元的区间有限元方法。利用矩阵摄动公式求解结构的区间有限元方程,获得了结构瞬态温度场响应的范围。通过一瞬态热传导问题的算例表明该方法的可行性和有效性。     

区间参数智能梁结构闭环系统动态特性分析

以区间参数压电智能梁结构为研究对象,建立了基于位移反馈控制结构闭环系统动态特性分析的有限元模型.在材料物理参数和几何尺寸等为区间变量时,分析了结构质量矩阵和刚度矩阵的不确定性.并从求解结构振动动态特性的Rayleigh商出发,利用区间变量运算法则推导出了结构闭环系统固有频率的数字特征表达式.通过算例,考察了区间参数对结...     

区间有限元静力控制方程的一种迭代解法

当结构的不确定参量可用区间限界时，将区间分析和有限元方法相结合，可建立起区间有限元方法，区间控制方程组的求解是其核心问题，根据所推导出的区间变量的运算特性，提出了求解区间有限元静力控制方程的一种迭代解法。将区间方程组的求解归结为一点值迭代方过程，算例分析表明了中的方法计算量小，易于实施，是实用和可行的。     

随机-区间混合不确定性多输出模型确认指标

为解决随机和区间变量共存条件下的多输出模型确认问题,提出了一种新的模型确认指标.首先,依据概率方法和区间理论,分析了随机输入变量在实现值条件下随机-区间混合不确定性多输出模型的特点;然后,将基于马氏距离的随机不确定性多输出模型确认方法,推广到随机-区间混合不确定性因素影响下的多输出模型确认之中,定义了一种新的多输出模型确认指标.该指标运用模型输出响应量与试验输出响应量的上、下界马氏距离分布函数曲线之间的面积差异,度量随机-区间混合不确定性条件下多输出模型预测结果与试验结果之间的不一致性.最后,讨论了所提指标的数学性质,给出了指标的计算方法和步骤,通过一个数值算例和一个工程算例验证了指标的正确性与有效性.研究结果表明,当样本数据量充足时,新的模型确认指标能够有效地度量模型输出响应量与试验结果之间差异程度,正确地判断不同多输出模型的优劣,适合于随机-区间混合不确定性因素影响下的多输出模型确认问题.     

Finite element model updating for large span spatial steel structure considering uncertainties

In order to establish the baseline finite element model for structural health monitoring, a new method of model updating was proposed after analyzing the uncertainties of measured data and the error of finite element model. In the new method, the finite element model was replaced by the multi-output support vector regression machine (MSVR). The interval variables of the measured frequency were sampled by Latin hypercube sampling method. The samples of frequency were regarded as the inputs of the trained MSVR. The outputs of MSVR were the target values of design parameters. The steel structure of National Aquatic Center for Beijing Olympic Games was introduced as a case for finite element model updating. The results show that the proposed method can avoid solving the problem of complicated calculation. Both the estimated values and associated uncertainties of the structure parameters can be obtained by the method. The static and dynamic characteristics of the updated finite element model are in good agreement with the measured data.     

结构模型修正中不同残差及权重系数研究

研究了基于改进遗传算法对结构模型修正中用于构建目标函数的不同残差的优缺点和单目标函数中的权重系数。目前工程实践中进行有限元模型修正较多地采用三种残差,包括频率、振型和柔度,本文分析了这三种残差用于模型修正的优缺点,采用改进的遗传算法、利用一个模拟刚度减少的简支梁的仿真模型,对基于不同残差的模型修正进行了比较研究。频率是系统的主要特征参数且识别精度高,修正应优先采用。当修正参数较多,需要补充信息且振型识别误差较小时,可考虑补充振型信息。最后通过对用于构建单目标函数的不同残差采用不同权重系数的比较分析,可以看出当频率残差采用较大权重时的模型修正效果较好。     

采用动力测试的双转子卧螺离心机模型修正

基于动力测试及有限元模型修正建立准确的双转子结构卧式螺旋离心机动力学模型. 通过对复杂双转子装配体进行分步动力测试,获得整机及内转子在不同支撑条件下的前3阶模态参数. 研究双转子结构三维有限元模型精确建模方法并建立结构连接刚度的参数化模型. 通过有限元模态仿真分析及仿真结果与各阶试验模态参数的对比,检验模型的有效性. 通过参数灵敏度分析,获得卧螺离心机各连接结构中对结构模态参数影响最大的因子,并使用遗传算法分别对内转子和整机关键连接结构进行模型修正. 修正后的整机有限元模型在轴承支撑状态下前3阶弯曲模态频率仿真结果与试验结果之间的误差小于5%,可以较好地模拟卧螺离心机的动态特性,为深入的振动分析打下良好基础.     

基于环境激励的桥梁结构动力测试及模型修正

桥梁结构的动力特性是结构动力计算和抗震分析的基础,也是桥梁健康状况监测的一个重要指标.首先根据设计图纸建立了312国道上的一座公跨铁立交桥的三维有限元模型,分析了桥梁的动力特性,同时通过环境振动测试获得了桥梁的实测动力特性,然后在灵敏度分析和优化理论的基础上,选取了一组设计参数,对桥梁的有限元模型进行了修正.修正结果表明该方法简单有效,修正后的有限元模型能够较好地反映桥梁的动力特性,可用于检测桥梁在复杂外力作用下的动力响应,能更好地为后期的损伤识别和健康评估服务.     

基于预测理论的投资组合选择模型的研究

为提高股票未来价格和流动性的度量精度,构造了一种区间模糊数的整体GM(1,1)预测模型.首先,利用整体GM(1,1)预测模型构造了模糊区间数; 然后,基于区间模糊数建立了模糊M -V模型,并基于区间数的中点、半径以及可接受度对模型进行了优化,以此得到了含有参数的单目标规划模型.最后,通过实例分析证明了模型的有效性.     

结构有限元模型部分设计参数型修正方法

讨论了结构有限元分析模型部分设计参数型的修正方法，提出了一种利用非完备实测模态参数修正有限元分析模型的迭代修正方法，即振型自由度的扩充在每次迭代中进行，有效地改善了因振型自由度扩充引起的误差，被修正的参数为结构设计参数，所获模型的物理意义十分明确，并与动态设计相适应．实例表明，该方法修正效果良好．     

基于正演分析的模型参数修正

为探索测量信息不完整情况下基于均匀设计的正演分析法的适用性,设计并修正了一个钢桁架模型．在获得少量测量数据的情况下,分析和确定了主要修正因素．利用变截面梁模拟了钢桁架节点的力学特性．采用置信区间确定了识别结果的取值范围．采用全因素、嵌套和分步3种均匀设计方案修正了钢桁架模型参数．计算结果显示:采用上述方法确定的模型修正因素及其水平正确有效,基于分步均匀设计方案的正演分析法的修正结果最合理．在实际结构的模型修正中,应正确确定模型修正因素并分清主次,构建小规模均匀设计方案、分多步修正模型,以减少计算量和避免不合理的模型修正解．基于研究过程中的教训与经验,最终总结出了一套适用于大型复杂结构模型修正的方法并给出计算步骤．     

Interval and probability based analysis of seizure-preventing for synchronous gears of the astromesh deployable satellite antenna

The seizure-preventing for synchronous gears of the Astromesh deployable satellite antenna is studied with random variables and interval variables existing at the same time. The uncertainties with influence on gear pair seizure failure are subdivided into interval variables and random variables, on the basis of which the interval and probability hybrid model is built for the synchronous gear pair seizure failure in the ring truss deployable antenna. The synchronous gear pair anti-seizure reliability is evaluated at different ambient temperatures with this hybrid model. And the results are compared with the reliability evaluated by the probability model in which the uncertainties are all regarded as obeying normal distribution.