【摘要】：提出了基于全局靈敏度分析的有限元模型修正參數(shù)選擇方法,考慮了參數(shù)整個變化空間的作用及參數(shù)間的相互作用,具有適用于參數(shù)不確定性大和無模型限制等優(yōu)勢。全局靈敏度分析常采用蒙托卡羅方法計算靈敏度指標(biāo),因此足夠大的采樣次數(shù)是獲得可靠靈敏度指標(biāo)的前提,但是同時會造成計算成本的增加。為此,采用高斯過程模型取代耗時的有限元模型用于降低計算成本,同時探討了拉丁超立方抽樣、Halton序列和Sobol序列3種空間采樣方法用于全局靈敏度分析的計算效率,旨在選擇一種高效的采樣方法。最后,一桁架人行橋?qū)嵗炞C了有限元模型修正參數(shù)選擇和采樣選擇方法。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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