基于改进万有引力搜索算法的南中环桥模型修正

为了得到南中环桥的基准有限元模型,结合Kriging模型和改进的万有引力搜索算法(GSA),利用荷载试验数据对初始有限元模型进行修正。叙述Kriging模型和万有引力搜索算法的基本原理,引入随机交叉变异的方法到基本万有引力算法中,提出了一种改进优化算法,并通过测试函数对其进行验证;介绍南中环桥的工程概况、荷载试验内容和初始有限元模型;接着选定6个待修正参数,通过试验设计得到修正参数所对应的频率和位移的样本,并建立Kriging模型来预测结构响应;以频率和位移的试验值和计算值残差为目标函数,分别利用改进的GSA、粒子群优化算法(PSO)和GSA算法在修正参数的设计空间内寻找目标函数的最小值,对比分析修正结果。结果表明:改进算法对于测试函数具有较好的稳定性和更高的精度;经过模型修正,除个别测点外,频率、位移的相对误差显著降低;相比PSO和GSA,改进的GSA得到了更小的目标函数值,修正后的频率、位移相对误差更小。     

基于优化Kriging模型的平台结构动力学模型修正

以某海洋平台结构试验模型为研究对象,提出了Krigging模型与多目标遗传算法优化相结合的动力学模型修正方法。将模态频率设为修正目标,利用待修正参数与平台模态频率间的Kriging模型代替平台有限元模型进行修正。针对近似误差可能对修正结果产生干扰的问题,提出了一种基于多目标遗传算法的局部加点优化方法,用于优化代理模型的拟合精度。通过力锤激励下的室内模型试验对上述方法进行了验证,结果表明,Kriging模型能够有效拟合平台结构参数与固有频率间的复杂映射关系,所提出的优化方法能够显著改善Kriging模型精度,可应用于实际工程。     

基于Kriging模型和分层模型修正技术的结构边界条件识别

为得到能够准确反映结构装配关系的有限元模型边界条件，结合Kriging模型和分层模型修正技术，提出了一种结构边界条件识别方法。为削弱材料参数误差对边界条件识别的影响和改善修正不适定，利用实测自由模态频率，修正有限元模型的材料参数；以修正后的模型为基础进行边界条件识别，通过灵敏度分析确定模型的待修正边界参数，采用拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling, LHS)进行试验设计，并以实测约束模态频率与Kriging模型预测频率的差值最小为目标函数，利用粒子群算法求解最优参数。某包装机械摇臂连杆结构的试验结果表明，与传统的边界条件识别方法相比，所提方法具有较好的识别效果，识别得到的边界参数、结构响应等与实际结构具有较好的一致性。     

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。     

Kriging响应面代理模型在有限元模型确认中的应用

结合Kriging理论,实现Kriging响应面代理模型在有限元模型确认过程中响应预测的应用。讨论模型验证与确认的基本思想,初步提出有限元模型确认流程;以Garteur benchmark飞机结构瞬态响应仿真为例,建立加速度响应最大值Kriging响应面,通过蒙特卡洛方法,实现有限元模型参数不确定性正向传递;采用核密度估计建立加速度响应最大值概率分布,计算响应量置信区间上下限。结果表明,Kriging响应面能准确对有限元模型响应进行预测,可为有限元模型确认过程提供很大便利。     

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。     

基于模态试验的对接圆柱壳结构有限元模型修正EI北大核心CSCD

壳体组合结构广泛应用于船舶、土木和航空航天等工程领域。为获得精确的对接圆柱壳结构动力学模型,采用基于数学模型的响应面法对有限元模型多个参数进行优化,实现有限元模型修正。通过模态试验获得对接圆柱壳结构的试验模态参数,采用模态置信度检验模态试验结果。利用ANSYS有限元软件对结构进行有限元模态分析,提取整体模态。通过中心复合设计方法获取样本点构造多项式响应面模型,采用决定系数和均方根误差检验响应面的拟合精度。响应面模型计算结果与试验结果的误差构造目标函数,多目标遗传算法用于优化响应面参数,最终将修正后的参数代入有限元模型得到修正模型。对比修正前后的模态频率,结果表明修正后得到的有限元模态频率与实测模态频率间相对误差明显减小,进而验证了基于响应面方法在对接圆柱壳有限元模型修正中的有效性。     

基于试验模态的高速列车车体结构动力学模型修正研究

精确的有限元模型对于结构动态响应预测以及动态设计至关重要。利用模态试验数据,针对高速列车结构特点与动力学特性,深入分析设计空间方法选择、修正参数选择、响应面拟合和参数修正等关键问题,运用动力修正相关理论提出适合高速列车的基于试验模态车体动力学有限元模型修正方法。并运用该方法,采用模态试验数据修正高速列车车体结构的模态分析模型,频率的计算结果与试验结果的最大误差为-0.260 9%。研究验证基于模态试验数据高速列车车体动力学有限元模型的响应面修正方法的有效性。     

基于可测点信息的模型参数修正方法

研究了基于灵敏度计算直接法的有限元模型修正方法，在模型缩聚中采用迭代降阶（IOR）技术，以使缩聚模型的特征对与原分析模型保留自由度的对应模态及频率完全一致，在模型修正过程中，得到收敛于可测点信息的参数修正量。仿真算例表明，所提出的基于IOR技术的模型修正方法有效可行。     

动态有限元模型修正的一种新方法

目前采用实验模态数据修正动态有限元模型的方法,把原带状稀疏的矩阵修正为满值矩阵,这是一个较大的缺陷。提出了一种新的修正方法,该方法借助于数学上的拉直运算,把需修正的变量分离出来直接对其进行修正运算,这样就可以保证质量矩阵与刚度矩阵带状稀疏的特点。同时,为了防止修正后质量与刚度矩阵变化过大,本文对位于质量矩阵和刚度矩阵带状内变量的变化范围进行了限制。本文算法不仅计算量小,而且精度较高。最后给出了计算实例。算例表明该方法具有较高的修正精度。     

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。     

基于贝叶斯法的复杂有限元模型修正研究

从概率思维角度出发,证明基于最大熵原理的贝叶斯反分析准则函数法和解不适定问题的正则化方法是一致的,提出一种基于信息融合和贝叶斯理论的模型修正方法。该方法采用试验设计构造样本,采用二次响应面作为快速运行模型,通过响应面自身的特性和精度要求进行收敛判断,在响应面迭代中确定信息融合系数（设计规范、有限元计算信息、实测信息）和待修正的设计参数值。该方法充分利用先验信息,迭代计算量较小,可推广至大型复杂非线性结构。某抽水蓄能电站地下厂房结构的有限元模型修正结果验证了该方法的有效性     

基于等效模型的砖石古塔有限元模型修正方法

针对砖石古塔实体有限元模型节点众多导致修正效率低下问题,提出了一种将实体模型和杆系模型相结合的有限元模型快速修正方法。基于古塔结构的测试输出信号,使用随机子空间法识别了塔的自振频率。使用整体连续式方法建立了ABAQUS有限元模型,基于实测结果,使用萤火虫算法修正了塔的弹性模量、密度。修正后的有限元模型的计算结果与实测结果对比,能够较好吻合,说明修正后的模型可靠,可以作为后续抗震性能分析的基础。     

基于响应面法的结构动力学模型修正

为了获得精确的结构动力学模型,提出了响应面和优化相结合的方法。利用参数化模型和优化拉丁方试验设计获取样本点构造多项式响应面模型,最小二乘法确定多项式系数并检验响应面的拟合精度。用响应面计算结果与实验结果的误差构造目标函数,自适应模拟退火算法来优化修正响应面参数,将修正后的参数值带入有限元模型得到修正模型。以欧洲航空科技组织的基准模型GARTEUR飞机模型为算例,对比修正前后模态频率,结果表明修正后的模型在测试频段和预测频段具有良好的复现和预测能力,进而验证了基于响应面法与优化方法相结合的结构动力学有限元模型修正的有效性。     

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。     

基于实测数据的弦支穹顶计算模型修正

 为了使有限元计算模型给出的分析结果与相应的实测结果有良好的相关性,确保计算结果能切实有效地预测结构实测结果,并指导实际结构建造的顺利进行,对一弦支穹顶结构的试验模型实测结果与有限元模型计算结果进行对比分析,发现了理论模型与实际结构之间的差异,识别出导致差异的主要原因,并提出了基于测试结果对计算模型进行修正的算法与理论．通过对一实际试验模型进行的修正计算表明,修正算法能够基于实测数据便捷地对模型进行修正．最后对修正计算模型和原始模型的计算结果与实际模型结构的测试结果进行了对比分析,结果表明,修正后的计算模型较原始模型计算结果与实际模型的实测结果更加吻合,修正模型能够更加准确地描述实际结构．     

基于二分法-PSO的碰摩转子有限元模型修正

根据模型修正理论,基于有限元模型模态分析结果与试验结果,采用二分法–PSO优化算法,进行模型修正。该方法提高了有限元模型修正的速度与精度,且避免了在PSO迭代寻优过程中陷入局部最优的问题。结果表明,采用基于二分法–PSO的模型修正方法得到的有限元模型的精度有了大幅度的提高,且更为准确地反映了试验模型的结构特征。将修正后的模型用于碰摩故障的研究,研究转速变化对转子碰摩动力学特性的影响,研究结果表明：仿真结果与试验结果一致性较高,为实际工程中转子系统的安全稳定运行提供一定的实际参考价值。     

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。     

基于代理模型的高速列车齿轮箱裂纹识别

为建立裂纹结构动力响应与裂纹参数之间的解析关系从而对齿轮箱裂纹进行有效识别,提出一种可替代原有高精度分析模型的计算量小且计算精度较高的基于代理模型的裂纹识别方法。利用初始样本通过有限元与插值算法建立裂纹结构参数与动力响应之间的Kriging代理模型对应关系,从而代替原有的物理参数模型与结构响应关系,有效减少有限元计算次数,并通过随机粒子群优化方法对建立的代理模型进行全局裂纹参数寻优。通过一个悬臂梁结构的数值算例,对所提方法进行有效验证,并将该方法应用到某高速列车齿轮箱的裂纹识别中,结果表明该方法能够有效地对结构裂纹进行识别。     

结合SVR响应面与粒子群优化的有限元模型修正

提出了一种模型修正方法，可以在不依赖模型灵敏度的前提下，利用较少的计算量实现对结构有限元模型的参数修正。该方法首先构建代理模型替代结构有限元模型，通过计算少量样本点，训练支持向量回归机(support vector regression, SVR)预测参数所对应的响应；其次，以结构固有频率的残差为目标函数，利用粒子群优化算法实现全局寻优求解，得到修正后的有限元模型参数；进一步，以带孔平板为试验研究对象，基于实测数据验证了所提方法的有效性，并讨论不同参数、样本点数等对模型修正精度的影响；最后，用某卫星结构模型修正算例证明了该方法相对基于灵敏度分析的方法在计算耗时上的优势。该研究旨在为具有复杂参数-响应特征的结构模型修正提供技术支持。