结构动力模型修正方法的比较研究及评估

在实际工程中,由结构动力模型得到的计算值与通过试验获得的测量值间往往存在偏差,为了能够精确预测结构的动力响应,依据测量信息修正存在的动力模型是非常必要的.对现有几种有效的用于结构动力模型修正的理论方法(包括基于敏感性分析的矩阵型法、基于神经网络算法的参数型法和基于遗传优化算法的方法)做了详细的综述;介绍了这些方法的步骤和研究进展;并分析了这些动力模型修正方法在工程运用中存在的一些实际问题,如不完整的模态测量值、模型修正的鲁棒性、模型修正的计算效率和收敛性等.最后,通过对一实际的五层钢框架的动力模型修正,比较了这几种方法的优缺点,提出了今后需要解决的问题.      

利用频响函数对阻尼结构进行模型修正的方法

基于频响函数和模型缩聚技术提出了一个动力结构模型修正方法。与传统频响函数法相比,由于引入了阻尼刚度比,减少了修正参数,提高了计算效率。并且针对传统频响函数法测试维数过高的缺点,引入模型缩聚技术,降低了模型测量维数的要求。数值算例证明了本方法的有效性与可行性。本方法可以对有阻尼的模型进行修正,克服了模态修正法的缺点;利用模型缩聚减小了测试点的数目,引进单元阻尼刚度比。与传统的频响函数修正法相比,减少了修正未知数,提高计算效率,并且修正结果也较准确。     

基于静动力分析的海洋井架钢结构有限元模型修正方法

为了得到能够更加真实地反映海洋井架静动态力学性能的有限元模型,本文提出联合运用静动力目标函数的井架结构有限元模型修正方法,相对于单独运用静力、动力目标函数的模型修正方法,本文方法能更好地适应海洋井架的静动态力学特性.为验证该修正理论的正确性,以某海洋井架为原型建立缩尺比为1:14的模型井架.在对该井架进行静动力测试和有限元仿真分析的基础上,根据对结构静动态性能的具体要求提出目标函数与约束条件,通过灵敏度分析选取合适的设计参数,采用一阶搜索优化算法对待修正的设计参数进行优化,得出有限元模型的修正结果.结果表明:与模型修正前相比,修正后井架一阶模态频率的误差减小到了-5.282%,二阶模态频率的误差减小到了-6.320%,而各个测点的应力误差控制在4%以内.这说明该方法可以较好的修正初始有限元模型,使井架有限元模型更加接近真实模型,可进一步用于分析预测井架结构的承载能力和使用寿命.     

有限元模型修正研究进展:从线性到非线性

有限元分析在实际工程中得到了广泛应用.然而有限元模型由于受到网格划分、边界条件和材料物理参数不确定性等的影响,与真实结构有差异. 因此须通过试验数据加以修正,使其尽可能接近实际结构,以保证之后的结构动力模拟分析和监测等具有实际意义. 经过多年发展,有限元模型修正技术已经能够成功应用于一些实际工程,但现代工程技术的进步对有限元模型修正提出了更高要求,修正后的有限元模型不仅要有较高的精确度,还需要为后续应用给出具有指导意义的置信度.而现有的有限元模型修正、确认方法多基于结构线性的假设,而未能考虑实际结构中广泛存在的非线性.因此本文以土木工程结构模型修正的一些研究成果为例,通过对传统有限元模型修正的发展历程进行全面回顾;总结评述传统有限元修正技术的主要方法,以及包括有限元模型确认在内的最新研究进展;重点探讨有限元模型修正技术向非线性发展的技术路线和目前主要研究成果,展望其未来发展方向, 并提出值得研究的问题.      

结构动力模型修正技术的发展

在计算机技术飞速发展之前,为了了解航天器在极端载荷情况下的力学行为,通常采用足尺结构星试验的办法.结构星试验方法用于结构的分析和力学行为预测,存在着耗资较大和周期较长的不足.随着数值分析技术的发展,用有限元分析结合模型修正技术代替大型试验已经成为可能.本文评述了自上个世纪70年代末期以来结构动力模型修正技术的发展,包括早期直接对总体矩阵的修正技术,还有从90年代初期发展起来的对矩阵元素或设计参数进行修正的技术.总结了元素型修正方法中的迭代法、优化法以及摄动法,其中包括考虑了试验误差的统计算法和大型复杂结构修正的遗传算法.介绍了模型修正技术中的自由度匹配技术、灵敏度分析技术和对模型修正方法的有效性进行检验的一些经验标准,归纳了目前模型修正技术还需要解决的一些关键技术问题.      

有限元模型修正研究进展: 从线性到非线性

航空航天工程领域对飞机的性能指标和技术要求越来越苛刻, 传统方法在处理大规模及多工况的有限元模型修正问题时面临诸多挑战, 当前深度学习技术的快速发展为有限元模型修正提供了新的思路. 频响函数囊括了结构的所有动态特性信息, 基于频响函数的方法是当前有限元模型修正研究的热点问题. 传统的基于频响函数的模型修正方法存在频率点选择、灵敏度矩阵数值异常、抗噪性差和耦合模态难以处理等问题, 为此提出一种基于频响特征图的稳健模型修正方法. 该方法借助贝叶斯卷积神经网络(Bayesian concolational neural network, BCNN), 将模型修正转化为正问题进行研究. BCNN的输入为若干条频响函数经处理和整合形成的频响特征图, 其输出为需要修正的模型参数. 贝叶斯框架能够减少神经网络在小数据集上的过拟合现象, 使训练具有更强的鲁棒性, 进而增强了频响特征图和模型参数之间复杂映射关系的拟合准确性. 基于频响特征图的方法不仅具备传统基于频响函数的方法的优点, 如无需模态识别和模态匹配, 可同时修正结构参数和阻尼等, 还显著地提升了修正效率和抗噪性. 文章首先以数值仿真为例, 证明了该方法相较于经典的基于频响的迭代方法具有更准确的修正精度和更强的抗噪性, 且对于多钟不同工况的修正更具有效率. 然后以包含6根加强肋的钛合金壁板为例对该方法进行实验验证, 证明了该方法在工程复杂结构中的有效性.

     

结构模型缩聚的改进IRS方法1)

模型缩聚法在结构的静力和动力特性分析中有着广泛的应用。应用模型缩聚法,可以有效降低结构的有限元计算规模,节省计算时间和成本,并能获得和实验测量自由度相匹配的有限元模型。本文在改进模型缩聚方法(improved reduced system, IRS)的基础上,提出一种考虑二阶惯性量的改进IRS方法,有效改进了IRS方法的计算精度,和模型缩聚迭代法(iterated IRS, IIRS)相比,此方法计算量更小且计算精度更高。以桁架结构和框架结构为例对所提二阶IRS方法进行了验证,并将计算结果与精确值、Guyan缩聚解、IRS缩聚解和IIRS缩聚解进行了比较,结果表明了所提方法计算精度最好,具有良好的工程应用前景。     

动力模型总体修正的近似解析解

本文针对土木工程中理论计算的要求和特点，基于逆特征值理论给出了一种适合有限元动力模型总体修正的广义逆特征值方法，该方法在给出修正解的表达式基础上，要求修正解满足动力模型的力学特征，且仅需要少量试验数据，是一种简单、实用的有限元模型修正方法．     

基于基础激励下响应数据灵敏度分析的有限元模型修正

论文建立了某桁架的有限元模型.分析了其在基础激励的响应函数,通过摄动相关参数进行了仿真实验.利用Matlab和Nastran等工具,得到了响应函数对参数的灵敏度,通过数值求解,求解修正参数.结果证明,这种方法在识别结构刚度误差上得到了良好的结果.     

结构动力学有限元模型修正的发展--模型确认

结构动力学有限元建模精度问题是力学分支中受到广泛关注的研究课题之一. 以提高建模精度为目标的有限元模型修正技术的发展日臻完善, 并已逐步在工业界得到应用. 然而模型修正技术未能全面解决建模精度中存在的问题. 近几年以美国三大国家实验室为代表的科技人员提出了模型确认技术, 以希望全面解决结构动力学建模精度问题. 本文以模型修正为基础, 讨论模型确认的相关问题以及与模型修正的关系.      

任意非亏损矩阵特征灵敏度分析的模态展开法

把特征向量的各阶导数表示成所有模态的线性组合,并利用左模态与右模态间的双正交性,首先导出了任意非亏损矩阵的重特征值的一阶导数所满足的特征值问题,然后根据此特征值问题无、有重根的情况,再导出了异导重特征值和等导重特征值对应的可微特征向量、特征值和特征向量各阶导数的一般计算公式.算例显示了方法的正确性.     

DSA250型受电弓振动特性仿真与测试

动车组通过受电弓从接触网上获取电能, 良好的弓网接触是列车受流的重要保障. 随着列车速度的提高, 弓网动态特性问题日益突出. 受电弓在高速或更高速运行时, 接触网不平顺、气动效应等高频激励, 将激发受电弓的高频弹性模态及富有高频成分的弓网相互作用力. 只考虑受电弓3个垂向自由度的三质量块模型不再适用于高频弓网动力学分析, 为进行更高速下的受电弓动力学参数设计和弓网受流质量评估, 需建立反映结构弹性模态的受电弓全柔模型. 文章提出基于模态实验的受电弓全柔模型的修正方法. 首先, 开展一款新型单滑板高速受电弓的模态实验, 获得260 Hz以内的两阶垂向耦合振动模态参数和6阶垂向弹性模态参数. 然后, 进行受电弓模态频率对材料参数的灵敏度分析, 研究得到弓头、上臂和下臂的弹性模量和密度及弓头弹簧刚度, 对受电弓的8阶垂向模态频率的影响显著, 确定了模型修正的参数. 最后, 利用粒子群优化算法, 获得与模态实验结果吻合度较高的修正全柔模型, 其与实验结果的误差仅为5.2%. 此外, 提出基于模态置信度的振型识别方法, 实现了迭代寻优过程中正确率为100%的模态自动识别.     

A family of modal methods for computing eigenvector derivatives with repeated roots

A family of modal methods for computing eigenvector derivatives with repeated roots are directly derived from the constraint generalized inverse technique which is originally formulated by Wang and Hu. Extensions are made to Akgün's method to allow treatment of eigensensitivity with repeated roots for general nondefective systems, and Bernard and Bronowicki's modal expansion approach is expanded to a family of modal methods. The project supported by the National Natural Science Foundation of China     

民机翼型跨音速风洞颤振模型的模态分析

民用飞机在跨音速区的颤振特性是其设计的关键限制之一,与飞机的安全性息息相关．跨音速颤振的计算会遇到激波、流动分离等高度非线性的气动问题,因此在计算跨音速颤振问题时往往把注意力放在气动力的计算精度上．但是,如果模态分析的计算精度不够,同样无法获得可靠的颤振计算结果．本文采用HyperMesh软件进行有限元建模,主要结构件均保留了原始结构的几何信息,通过设置材料密度模拟结构的质量分布．由NASTRAN软件的Lanczos求解器完成模态分析并给出主要关注的四阶模态,经过简单的有限元模型修正,使四阶模态的计算频率与试验频率一致,计算和试验的固有振型一致,为后续的跨音速颤振分析打下基础．     

基于局部模态的约束子结构模型修正法

针对局部子结构为修正对象的情况提出了约束子结构修正法,实现只利用整体结构模态中对应子结构部分的模态即可以修正子结构模型.由脉冲响应结合特征系统实现法识别出子结构的低阶模态;结合识别的模态和整体结构理论模型的高阶模态构造整体结构对应子结构位置的柔度矩阵;利用柔度矩阵的物理意义,在子结构的边界上施加数值支座,把子结构从整体结构中隔离出来成为约束子结构,同时构造出约束子结构的柔度矩阵;利用灵敏度的方法根据构造出的约束子结构柔度矩阵,优化修正约束子结构,即间接等效地修正子结构模型.通过一个平面桁架结构验证了约束子结构模型修正法的可行性与有效性,即使在5%或10%的噪声影响下,仍能得到满意的修正结果.     

基坑变形预测的时间序列分析

基坑变形会对工程造成许多不利影响,甚至可能引发土体塌陷和临近道路、建筑物开裂等灾害事故,所以基坑变形的预测是基坑工程中非常重要的一环。为了更准确地预测基坑变形,提出一种以监测数据的时间序列为输入的变分模态分解的卷积神经网络-长短期记忆(variational mode decomposition-convolutional neural network-long short term memory,VMD-CNN-LSTM)预测模型。基于南京江北新区图书馆基坑工程的现场监测数据,利用VMD-CNN-LSTM模型对CX07监测点的地下连续墙深层水平位移进行预测,得到的变形预测值与长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)和卷积神经网络-长短期记忆（convolutional neural network-long short term memory,CNN-LSTM）模型的预测结果对比分析。可知VMD-CNN-LSTM模型相比其他两种模型具有更高的准确性。再选取另外两个监测点的监测数据对模型的预测效果进一步验证,证明了VMD-CNN-LSTM模型的适用性和稳定性。

     

基于聚类算法和自由度集结的柔性结构模型降阶研究

提出了采用k-means聚类算法对动力相似自由度进行自动集结的模型降阶方法。考虑动力荷载空间分布,给出了根据模态参与系数选取原模型重要模态的方法,并讨论了次要方向自由度舍弃的方法。根据重要模态中各自由度振型值的相似性,应用聚类算法对自由度进行自动分类,从柔度矩阵元素的定义入手推导了结构矩阵显式条件下柔度法降阶的统一表达式,并证明了降阶模型的正定性、对称性及正交关系。最后通过一榀40层混凝土框架结构模型由240自由度降阶为8自由度的算例,说明了柔度法降阶的有效性及降阶模型评判指标的合理性。