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。     

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。     

修正结构有限元模型的一种方法

本文讨论了一个寻找结构有限元模型的误差源和对它进行修正的方法.为了减少待修正模型的未知参数数目,将质量、刚度矩阵描述为设计变量的函数.在此基础上,先用少量测得的静位移数据修正刚变矩阵;然后用少数几阶实验的固有频率、固有振型数据修正质量矩阵.为了避免测量旋转自由度的静位移和固有振型分量的困难,还讨论了聚缩模型的修正问题.最后,文中附有算例及结果.     

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。     

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。     

大型有限元模型频响快速修正方法

针对传统的基于频响的模型修正算法在计算规模较大时效率较低的问题,提出一种基于缩减基的有限元模型修正方法:将系统的位移表示为模态综合缩减基或模态振型缩减基的线性叠加,把自然坐标映射至缩减坐标下,使得修正过程均在缩减坐标上进行;并在缩减坐标上引入移频方法实现频响修正,改善了修正参数的收敛速度;采用了一种精度较高的分段频响扩...     

神经网络在建筑物有限元模型修正中的应用

建立了多层建筑结构间刚度与自振频率之间的神经网络模型,阐述了将人工神经网络应用于建筑的有限元模型修正的思想以及具体实施步骤和关键性问题,着重介绍了ＢＰ网络的拓扑结构及其改进的学习算法。数值例证说明：将人工神经网络和结构模态参数识别方法结合对结构有限元模型修正是可行的。     

基于高斯过程响应面的结构有限元模型修正方法

作为一种基于贝叶斯原理的非参数模型,高斯过程模型近年来得到研究人员的广泛关注。高斯过程具有灵活的协方差函数形式、预测精度高和量化预测不确定性等优点。基于此,本文提出了一种基于高斯过程响应面的有限元模型修正方法,并介绍了高斯过程响应面方法的基本理论。算例结果表明,相对于传统参数型响应面方法,高斯过程响应面方法应用于有限元模型修正更具优势。     

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。     

基于模态柔度的有限元模型修正方法

以各阶模态柔度矩阵中各元素相对变化作为指标,提出了基于模态柔度灵敏度解析表达式的有限元模型修正方法,推导了模态柔度灵敏度解析表达式,结构严谨,编程方便。以一平面简支梁为例,考虑运用不同的模态阶数、测点自由度及测试误差,利用Tikhonov正则化方法进行模型修正,通过多次模拟计算,分析了相关因素对模型修正结果的影响。实例计算表明,当噪声较小时,修正效果很好,但随着测试噪声水平的增加,修正结果稳定性变得相对较差;利用较高阶模态修正结果比利用较低阶模态修正后结果要好;同时测试自由度不完整性也是模型修正结果的不利因素。     

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。     

一种基于不完备模态信息的有限元模型修正方法

提出了一种基于交叉模型交叉模态(CMCM)方法和Guyan模型缩阶的迭代模型修正方法,该方法扩展了CMCM方法,可利用空间不完备模态信息进行模型修正。在方程求解时采用约束最小二乘法,避免了修正后模型出现负刚度或负质量。通过一个五层三维框架结构和一个导管架平台结构的研究,验证了该方法可以有效地利用空间不完备模态信息进行有限元模型修正,修正后的模型具有良好的精度,且保持了良好的物理意义。     

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。     

有限元模型修正的虚拟拉直算法

在拉直算法的基础上,提出了一种新的有限元模型修正方法.拉直算法主要适合于模型修正模型中的约束方程不出现矛盾方程的情况,而对于出现矛盾的约束方程,修正效果可能会很差,其主要原因是修正变量较少,这也导致了拉直算法不适合于含高阶实验模态数据的修正.因此,为了避免矛盾方程的出现和获得可行的修正模型,提出增加带宽的方式(即附加虚拟元素)以增加未知变量的个数,并提出了虚拟拉直修正方法,该方法可有效地修正含高阶模态的实验模态数据.最后以一个平面框架结构为例来说明本文方法的可行性.     

改进的基于附加已知质量的模型修正方法

基于附加已知质量块的有限元模型修正方法是一种新的富有实用前景的模型修正算法，但是当测试模态数目太少时，这一方法的修正精度不能满足工程要求。然而在工程实际中，受技术条件的制约，测试模态数目有限是不可避免的。为了提高测试模态数目不足情况下算法的修正精度，提出了一些改进措施。对于满秩情况，应用所提出的迭代算法，可以有效地逐次提高修正精度，但是缺点在于试验成本高。基于工程实际中有限元模型误差分布局部性的特点，提出利用误差局部性进行修正方程的约简。结果表明，改进后的方法对于实现模型局部误差修正，具有良好的精度，并且可操作性好。此外还分析了修正方程非满秩产生的原因，提出应用缩聚的方法来保证修正方程的满秩。最后以一个长直机翼结构为例，进行了算法验证，结果表明局部修正算法精度高，满足应用需求。     

基于有限元模型修正的土木结构损伤识别方法

基于有限元模型修正的结构损伤识别方法计算过程直观、物理意义明确,能同步识别结构损伤位置和损伤程度,是结构损伤评估最直接的依据。该文介绍了基于有限元模型修正的损伤识别方法基本原理与过程,总结近三十年来有限元模型修正技术的发展。土木工程结构模型复杂性(包含大量单元、节点、待修正参数等)导致有限元模型修正过程效率低,详细介绍了基于子结构有限元模型修正的土木工程损伤识别方法在提高计算效率方面的优势。将两种有限元模型修正方法应用于一栋超高层建筑数值模型的损伤识别,说明两类方法在土木结构损伤识别中的特点。土木工程尺度大而结构损伤通常发生在局部区域,子结构方法将整体结构的分析转换为对若干独立子结构的分析,通过少数局部子结构的模型修正实现损伤识别,避免重复分析大尺寸整体结构,为大型结构基于有限元模型修正的损伤识别开辟高精度和高效率的途径。     

基于OMA试验模态参数的砌体结构有限元建模及修正

依托重庆新红岩隧道工程,选典型2层砌体结构进行隧道施工爆破振动激励的OMA试验,采用等效体积单元法建立能准确反映砌体结构真实动力特性的有限元模型;探讨砌体用不同材料模型所得分析频率与实测频率误差及二者振型相关性;据OMA试验模态参数,基于砌体与混凝土材料参数的结构固有频率灵敏度分析,选择合适的修正参数进行有限元模型修正研究。结果表明,二层砌体结构前4阶固有频率位于9~25 Hz;较用各向同性模型而言,砌体采用各向异性模型时计算所得前4阶频率与实测频率值更接近,振型相关性更好;修正有限元模型中材料密度、弹性模量、剪切模量后频率与实测频率间误差明显减小,结构模型动力特性更符合实际,正交各向异性材料模型修正最准确。     

有限元模型修正中若干重要问题

本文论述线性常系数系统的有限元模型修正中的若干重要问题。这些问题里：模态形状的映射，模型降阶，参数化和正则化，以及有限元模型修正中的贝叶斯概率方法。