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。     

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...     

结构动力学有限元模型修正的目标函数及算法

结构动力学有限元模型修正是结构动力学领域的一个热点问题,回顾了结构动力学有限元模型修正研究的发展历史和现状,简要评述了结构动力学有限元模型修正所使用的设计变量,着重阐述了各种结构动力学有限元模型修正方法中所使用的目标函数及修正算法,讨论了工程结构动力学有限元模型修正的一些策略,最后对结构动力学有限元模型修正技术的发展进行了总结和展望.     

基于Kriging代理模型的两类全局优化算法比较

代理模型在结构优化领域中的应用逐渐增多。相对传统优化方法,代理模型方法在处理带有噪音或仿真模拟十分耗时的问题时有明显优势。加点准则是代理模型技术的一个关键,为了避免陷入局部最优解,加点准则需要同时考虑局部搜索(exploitation)和全局搜索(exploration)两部分并加以平衡。本文在Kriging代理模型基础上提出一种基于几何全局搜索的全局优化算法MSG(Multi-start Local Search with Geometrical Exploration),通过数值算例将其与基于不确定性全局搜索的有效全局优化算法EGO(Efficient Global Optimization)进行比较,研究了MSG算法参数的影响,并讨论了MSG与EGO各自的特点和适用范围。     

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．     

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。     

基于信息融合技术的结构模型修正研究

提出基于信息融合技术的结构模型修正法.在概率思维条件下,采用二次响应面代替有限元模型,通过调整融合系数实现先验信息和实测信息的融合,并利用响应面自身特性和精度要求进行迭代修正.该方法计算量小,程序化高,易于工程应用,还可推广至非线性等复杂情况.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Kriging模型的汽轮机基础动力优化设计

随着汽轮机容量的增加和核电站的迅速发展,汽轮机基础动力优化设计已经成为世界前沿的研究课题.本文提出一种基于Kriging模型的有效优化方法,用以求解上述动力优化设计问题.该问题的优化模型是在汽轮机基础框架重量约束条件下,优化汽轮机基础中柱的位置和粱、柱的截面面积,使基础振动的最大幅值最小化.Kriging模型用于建立基础振动的最大动位移幅值与设计变量间的近似函数关系,从而避免了优化迭代中灵敏度分析.开发了动力分析程序,作为黑箱用于动力响应分析.算例结果表明,本文方法在效率和稳定性上优于序列线性规划方法.     

基于有限材料参数试验数据的横观各向同性板结构随机有限元分析与验证

当材性试验数据有限时,为了研究各力学参数的离散性和不确定性对结构性能计算的影响,需要对材料参数采用随机变量建模并基于概率理论构建刚度矩阵的随机模型。为此,首先将随机弹性张量分解为一组基张量和由材料参数构成的随机系数的线性组合,以考虑刚度矩阵各分量间的统计相关性;并利用最大熵原理确定由上述随机系数组成的随机向量的概率密度函数。采用基于Metropolis-Hasting算法的马尔科夫链蒙特卡罗方法用于计算与之相关的概率模型的拉格朗日乘子,并通过Matlab生成材料参数的随机样本。最后采用蒙特卡罗随机有限元法对横观各向同性材料构成的板式结构在不同荷载下的力学行为进行了数值分析。以刨花板材料为典型案例,与试验结果对比,验证了本文方法的效果和实用性。     

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.     

Parallel finite element computation of incompressible magnetohydrodynamics based on three iterations

Based on local algorithms, some parallel finite element(FE) iterative methods for stationary incompressible magnetohydrodynamics(MHD) are presented. These approaches are on account of two-grid skill include two major phases: find the FE solution by solving the nonlinear system on a globally coarse mesh to seize the low frequency component of the solution, and then locally solve linearized residual subproblems by one of three iterations(Stokes-type, Newton, and Oseen-type) on subdomains with fine...     

基于结构代理模型与二级优化策略的航天结构模型修正研究Updating finite element dynamic models of aerospace structures based on the surrogate model and 2-level optimization strategy

随着我国航天事业的不断发展,航天结构形式越来越复杂,有限元结构模型往往存在各种假设和简化,因此与实际结构往往存在一定的误差,特别是部件的连接、边界条件的不确定以及材料性能（尤其是复合材料）与工艺的不确定性,都会对有限元模型的分析精度产生较大影响。本文基于初始有限元模型,通过试验设计构造结构代理模型,然后采用遗传优化算法与梯度优化算法的二级优化策略进行模型修正。另一方面,在每次模型修正迭代分析之前,自动进行置信值MAC（Modal Assurance Criterion）分析,使有限元分析模型与实验结果进行匹配,提高模型修正的正确性。分析表明该修正方法具有较高的分析精度,也能对结构参数进行识别。