【摘要】：提出基于Kriging模型的有限元模型修正方法。Kriging模型為據(jù)區(qū)域內(nèi)若干信息樣品某種特征數(shù)據(jù)對(duì)該區(qū)域同類特征未知數(shù)作線性無(wú)偏、最小方差估計(jì)方法,其只用少量樣本即可獲得較高精度預(yù)測(cè)結(jié)果。用Kriging模型對(duì)平面桁架進(jìn)行有限元模型修正,驗(yàn)證該方法的可行性與準(zhǔn)確性;對(duì)一連續(xù)梁拱橋進(jìn)行模型修正,并與GA算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法模型修正結(jié)果比較分析。Kriging模型僅需一定量測(cè)量頻率信息即可完成模型修正,能避免修正過(guò)程中進(jìn)行有限元模型迭代計(jì)算。結(jié)果表明,該方法能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)有效頻率范圍(active frequency range)外模態(tài)信息,計(jì)算效率、精度較高,可用于工程實(shí)踐。
[Abstract]:A finite element model modification method based on Kriging model is proposed. Kriging model is a linear unbiased and minimum variance estimation method for similar feature unknown numbers according to some characteristic data of some information samples in the region, and only a small number of samples can be used to obtain high precision prediction results. The finite element model of plane truss is modified by Kriging model to verify the feasibility and accuracy of this method, and the model modification of a continuous beam arch bridge is compared with that of GA algorithm and BP neural network method. Kriging model only needs a certain amount of measurement frequency information to complete the model modification, which can avoid the iterative calculation of finite element model in the process of correction. The results show that the method can accurately predict the external modal information of effective frequency range (active frequency range), the calculation efficiency is high, and the accuracy is high, and it can be used in engineering practice.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11202080);國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51208208) 廣東省交通運(yùn)輸廳科技項(xiàng)目(201202024)
【分類號(hào)】：U448.22

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本文編號(hào)：2497584