基于不同MCMC抽样子集模拟的模型修正方法对比研究

子集模拟方法作为结构可靠度分析方法,也可应用于工程优化问题,诸如优化设计、模型修正等．为研究基于不同蒙特卡洛马尔可夫链(MonteCarloMarkovChain,MCMC)抽样的子集模拟优化方法(Subset Simulation Optimization, SSO),以有限元模型修正作为优化背景问题,开展其精度和效率的对比研究．介绍标准SSO和子集模拟(Subset Simulation, SS)常见的MCMC抽样方法,并基于上述不同MCMC抽样的SSO开展某局部损伤悬臂梁（10维变量）的有限元模型修正,修正结果与基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的模型修正方法进行对比;而后将上述不同MCMC抽样的SSO修正方法应用于某四层钢框架有限元模型修正中（11维变量）．结果表明,采用随机游走的延迟拒绝修正M-H方法(MMH algorithm with Delayed Rejection, MMHDR)和自适应条件抽样方法(Adaptive Conditional Sampling, ACS)的SSO有限元模型修正具有较好的精度和效率,在工程结构有限元模型修正中更具...     

基于频响函数提升小波总能量的桁架结构随机模型修正

为了解决模型修正问题中的随机性,构建了一种基于提升小波总能量的随机模型修正方法.首先,将结 构的加速度频响函数进行提升小波变换,并提取提升小波总能量来代替加速度频响函数;然后,以待修正参数作为输入,提升小波总能量为输出构建响应面代理模型代替原来的有限元模型;接着,运用蒙特卡洛抽样抽取响应样本,并设定阈值筛选响应样本;最后,以代理模型预测得到的响应和抽样所得真实响应之间的差值最小为 目标函数,通过布谷鸟优化算法寻优求解待修正参数的均值.算例表明,所提方法修正后参数的最大误差小于3.3％,相应的频响函数曲线重合度高.     

基于Kriging模型的频响函数有限元模型修正方法

针对使用频响函数进行有限元模型修正的问题,提出了一种基于Kriging模型的修正方法,用于检测结构由损伤引起的在单元刚度特性上的衰减。本文方法可以在不需要推导修正参数与频响函数残差代数关系的前提下,通过少量测点提供的有效数据快速求解;还可以通过控制算法的终止准则来提高对未知区域的探索程度,降低结果收敛到局部解上的可能。使用Kriging模型可以有效地减少原有限元模型的计算次数,保证计算效率的同时,为对结构进行更准确精密的有限元建模提供了便利。     

基于Kriging模型的非概率可靠度计算

Kriging模型可以适应各种极限状态函数,HL-RF修正算法可以有效地计算非线性问题。对于难以获得极限状态函数的结构,提出了用Kriging模型进行回归拟合极限状态方程,同时使用HL-RF修正算法计算结构的非概率可靠度指标的计算方法。数值算例以及球形压力容器可靠性分析表明,本文提出的计算方法具有求解精度好、适应能力强的特点。     

框架结构控制系统修正模型可靠性研究

针对目前采用Montecarlo法或按泊松分布来计算振动主动控制系统可靠性计算量较大的缺点,本文提出了修正模型可靠性概念,并定义一个可靠性评价指标,以期通过修正模型的可靠性来问接反映控制系统的可靠性。本文以框架结构为研究对象,在修正方法上选择了计算量小且修正精度较高的拉直算法,为验证提出的可靠性指标的可行性,对四组设计参数分别进行了修正模型和地震作用下的广义预测控制可靠性分析,从结果对比可知,本文所定义的可靠性指标具有一定的可行性,并且本文方法计算量较小。     

基于Kriging代理模型的迭代更新高效反演方法

为提高混凝土坝等大体积结构参数反演效率和精度,减少由于应用有限元进行大量正分析而产生的计算机时,建立了一种结合Kriging代理模型和粒子群优化(PSO)算法的迭代更新反演方法。通过拉丁超立方抽样(LHS)方法确定初始样本点的空间分布,并使用有限元正分析获取对应的响应值,构建粗糙的初始代理模型,结合具有全局寻优能力的PSO算法,反演大体积结构的分区弹性模量,随之再代入有限元模型中,计算获取新的位移响应,并将其作为新样本加入到样本集中,通过迭代更新获得局部更高精度的代理模型。工程实际算例表明,该方法对混凝土坝等大体积结构参数反演精度较高和适用性好,且能大幅减少传统有限元模型反演方法所需消耗的正分析机时,提高反演效率。     

基于Kriging模型的频响函数有限元模型修正方法

针对使用频响函数进行有限元模型修正的问题,提出了一种基于Kriging模型的修正方法,用于检测结构由损伤引起的在单元刚度特性上的衰减。本文方法可以在不需要推导修正参数与频响函数残差代数关系的前提下,通过少量测点提供的有效数据快速求解;还可以通过控制算法的终止准则来提高对未知区域的探索程度,降低结果收敛到局部解上的可能。使用Kriging模型可以有效地减少原有限元模型的计算次数,保证计算效率的同时,为对结构进行更准确精密的有限元建模提供了便利。     

含区间参数结构固有频率范围的优化估计

提出了一种基于Kriging近似模型和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化算法的含区间参数结构的固有频率范围估计方法。基于Kriging模型优良的局部拟合性质,并经过误差检验和相关参数调整后,建立了满足精度要求的固有频率近似模型;基于PSO算法出色的全局寻优性能,对固有频率近似模型在区间参数空间内进行全局优化求解,获得区间不确定结构固有频率范围估计值。对某型燃气轮机涡轮叶片进行了实例分析,结果表明文中方法的效率和精度能够满足工程要求,其可行性和合理性得到了验证。     

机场跑道性能退化随机过程模型的贝叶斯数据更新方法

为了精确预测民用机场跑道的剩余使用寿命，利用数据融合技术将两种数据集进行联合分析，采用贝叶斯概率预测方法对机场跑道定期检测数据进行更新。考虑机场道面退化过程的随机性和动态性，建立了一种机场道面性能退化的动态半马尔可夫随机过程模型，利用生存分析对半马尔可夫过程模型的转移概率进行了估计。考虑飞行交通量和道面厚度的双重影响，采用某地方民用机场2007—2017年的道面性能定期检测数据，分析了两种影响因素的作用。利用半马尔可夫过程模型的转移概率对某地方民用机场跑道性能退化过程进行了预测，并采用马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)模拟技术，基于贝叶斯统计分析方法，利用不定期检测数据得到的先验信息对半马尔可夫过程模型的转移概率进行了更新，将更新后的模型应用于民用机场跑道性能预测，并将预测结果和未更新的动态半马尔可夫过程模型预测结果进行了对比分析。结果表明，基于MCMC的贝叶斯分析方法能够融合定期和不定期检测数据确定动态半马尔可夫过程模型的参数先验信息，可以有效地更新机场跑道的性能预估模型，提高模型的预测精度。     

基于径向基函数的频响函数模型修正

针对使用频响函数进行有限元模型修正存在的时间成本和精度问题,结合模态参与变异系数法和模态动能法分别优化激励点和测点,使获得的模态信息更完整;然后,引入径向基函数(RBF)模型减少原有限元模型计算次数,并根据均方根误差准则对所构建代理模型的参数(spread)进行优选,提高模型预测精度;最后,选用一个36自由度的二维桁架模型进行可行性验证,对比有限元法、Kriging模型及二阶响应面模型的修正精度和迭代时间,结果表明,本文方法具有较好的优势。     

基于SGMD及LWOA-ELM的有限元模型修正

为得到待修正参数与结构响应之间的关系,提高模型修正的效率和精度,提出了一种基于辛几何模态分解(SGMD)和Lévy飞行鲸鱼优化算法(LWOA)优化极限学习机(ELM)的有限元模型修正(FEMU)方法。首先,对加速度频响函数(AFRF)进行SGMD分解,采用能量熵增量法确定重组辛几何分量(SGC)构成SGC矩阵。然后,利用LWOA对ELM的权值和阈值进行优化,提高ELM模型的预测效率,以LWOA-ELM为代理模型映射出待修正参数与SGC矩阵之间的关系。最后,以试验频响函数SGC矩阵与LWOA-ELM模型输出所得矩阵差值的F-范数最小为目标函数,结合LWOA求解待修正参数。算例分析表明,提出的方法用于有限元模型修正有较好的可行性和有效性。以SGC矩阵表征AFRF的修正方法,有较好的噪声鲁棒性;LWOA-ELM作为代理模型预测精度高,泛化能力强。     

基于摄动法的不确定性有限元模型修正方法研究

开展了考虑不确定性的有限元模型修正方法的研究。基于摄动法推导了待修正参数均值和协方差矩阵的迭代格式,其中协方差的迭代格式包括是否考虑试验数据与修正参数之间相关性的两种形式。在理论研究基础上开展数值仿真研究,实现了不确定性有限元模型修正的摄动法,并研究了试验数据样本数量对修正误差的影响。仿真结果表明,该方法适用于解决系统参数与试验数据存在不确定性的模型修正问题,试验样本数量对待修正参数标准差的修正精度影响较大;忽略试验模态参数与待修正参数不确定性之间的相关性,能够避免计算二阶灵敏度矩阵,在保证修正结果准确性的前提下减少计算量。     

基于贝叶斯信息融合的岸桥有限元模型修正研究

为建立精确的岸桥有限元模型,研究了基于贝叶斯信息融合的模型修正方法．通过方差分析,确定待修正参数,利用中心复合试验设计获取样本点,根据有限元计算结果与实测的结果残差为目标函数获得响应样本．拟合样本点和响应样本值构建二阶多项式响应面模型,并检验响应面模型的精度．基于贝叶斯理论更新融合系数来优化响应面参数,从而获得修正模型．以宁波大榭3号岸桥为工程背景,对比修正后的模态频率和实测频率,最大频率相对误差不超过5%,进而验证了基于贝叶斯信息融合的动力学有限元模型修正方法的有效性．修正后的有限元模型可进一步应用于岸桥的健康监测和安全评估．     

动力模型修正中逆特征值问题的数值解法

本文提出了一种参数型动力模型修正的方法．因为这种方法与经典的逆特征值问题的提法是一致的，所以先建立起与逆问题等价的关于设计参数的非线性方程组，然后构造出可以用Ｎｅｗｔｏｗ法求解的格式．数值仿真结果表明本文方法具有较好的收敛性和较高的计算精度．     

利用Kriging方法进行结构模型修改

结构模型修改已经演化为一个多学科的研究课题，本文将该问题处理为确定从模态参数到模型参数之间的映射问题，并利用起源于地质统计学的Kriging技术实现该映射。对于一实际钢结构，通过实验测量得到了全部摸态数据，利用部分测量得到的模态数据进行了模型修改的实验研究，实验结果表明，利用修改后模型计算得到的全部摸态数据与测量结果吻合良好，表明该模型修改方法是可行的；同时该方法表现出了与基于神经网络的修改方法的互补特性。     

Improving the neural network method for finite element model updating using homogenous distribution of design points

In developing a neural network technique for a finite element model updating, researchers have been shown that the number of training samples and their quality, significantly affect the accuracy of the NN predication. In this study, based on the genetic algorithm (GA) method, we reduce the number of analyses required to develop the training pairs and reduce the amount of time for training the NN. In the other words, a uniform distribution of design points inside the design space will be obtained by means of this approach. To validate the efficiency of GA sample selection, random generation (RG) method is used for comparison. Two comparisons are made based on a numerical and experimental example. One is updated from 10 degrees of freedom lumped parameters system and the other is updated from a free–free beam using test data. The results indicate that the GA sample selection can reduce the number of training samples without affecting the accuracy of the NN predication. In our present study, also, the advantages of using frequency response function (FRF) data as input to the NN are kept and the drawback of having too many frequency points is overcome by the application of principal component analyses (PCA).     

Recent progress on finite element model updating: From linearity to nonlinearity

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.