导读:本文包含了有限元模型修正方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:有限元模型,模型修正,粒子群优化方法,高斯白噪声扰动
有限元模型修正方法论文文献综述
夏志远,李爱群,李建慧,陈鑫[1]（2019）在《基于GMPSO的有限元模型修正方法验证》一文中研究指出为提高有限元模型修正方法效率,保证修正精度,提出基于高斯白噪声扰动的粒子群优化(GMPSO)有限元模型修正方法。介绍标准粒子群优化(PSO)方法和改进后的GMPSO方法,基于测试函数比对两种方法的全局寻优能力和寻优效率;提出高效的基于GMPSO有限元模型修正方法,阐述方法流程并明确各参数与实际物理量的对应关系;基于GMPSO有限元模型修正方法对高维有损伤简支梁模型(变量维度为10)实施修正,并与基于遗传算法(GA)的模型修正结果进行比对;基于GMPSO有限元模型修正方法对某在役桥梁结构实施修正(变量维度为13),验证所提方法可行性。结果表明:经局部改进的GMPSO方法较原PSO方法的优化能力显着提升;高维损伤简支梁模型修正结果显示,基于GMPSO模型修正方法可获得较好的修正结果,修正效率较基于GA的模型修正方法有显着提升;在役桥梁结构有限元模型修正结果显示,基于GMPSO模型修正方法可有效降低主梁计算频率和试验频率的误差,所提方法可适用于较工程复杂结构模型修正问题。(本文来源于《工程力学》期刊2019年10期）
谢冠宇,宗周红,杜孟林[2]（2019）在《基于椭圆基函数神经网络的桥梁有限元模型修正方法》一文中研究指出为更好地在桥梁的有限元模型修正中考虑各待修正参数对响应特征值的影响程度的不同,引入了能够考虑各输入参数的不同权重的椭圆基函数神经网络作为有限元模型修正过程中的近似模型。首先通过简单算例,阐明了椭圆基函数神经网络作为近似模型相比于常用的叁阶响应面和径向基函数神经网络的优势;随后,以深圳东宝河新安大桥的环境振动试验结果为依据,对新安大桥初始有限元模型中的6个参数进行了修正,验证了该法的适用性。最后,将上述计算结果同利用叁阶响应面和径向基函数神经网络作为近似模型进行模型修正而得到的计算结果进行了比较。研究结果表明,椭圆基函数神经网络近似模型对大跨复杂组合结构桥梁的有限元模型修正具有良好的适用性;相比于叁阶响应面和径向基函数神经网络,基于椭圆基函数神经网络近似模型的模型修正具有更高的精度。(本文来源于《中国力学大会论文集（CCTAM 2019）》期刊2019-08-25）
张明珠,王海仁,左营喜[3]（2019）在《亚毫米波天线有限元模型参数修正复合优化方法》一文中研究指出天线有限元模型与实际天线往往存在结构参数误差和材料参数误差等,使有限元模型不能真实反映实际天线结构在各种载荷下的变形特性.针对亚毫米波天线,提出了亚毫米波天线有限元模型参数修正复合优化方法.该方法包括3步,第1步建立天线参数化有限元模型,并进行参数灵敏度分析;第2步,以第1步中得到的高灵敏度参数为优化变量建立优化函数,以初始模型与假想实际天线变形特性的差值最小为目标进行优化;第3步,基于零阶优化法和一阶优化法对天线有限元模型进行复合优化,使天线有限元模型逐渐逼近实际天线.为验证所提出参数修正优化方法的可行性,针对一台1.2 m亚毫米波天线,将对其进行假想实验获得的变形特性作为优化目标,分别对多个材料参数在不同的载荷工况下进行优化,结果表明天线有限元模型经过参数优化后与假想实际天线一致,证明了所提出的亚毫米波天线有限元模型参数优化修正方法可行,并在重力载荷下对修正优化后的天线模型的变形规律进行分析.这种优化方法可以推广应用到大口径亚毫米波天线的有限元模型修正中.(本文来源于《天文学报》期刊2019年04期）
刘佩,朱海鑫,连鹏宇,杨维国[4]（2019）在《基于环境振动和贝叶斯定理的有限元模型自动修正方法及应用》一文中研究指出传统的有限元模型修正方法通常没有定量考虑测试误差和模型误差的不确定性对修正结果的影响,并且难以用于复杂结构.针对上述问题,提出了一种基于环境振动测试和商业软件交互访问的贝叶斯有限元模型修正方法.该方法以环境振动测试和快速贝叶斯方法识别所得模态参数为已知数据,基于贝叶斯定理得到修正参数的后验概率密度函数,利用单纯形法最小化修正参数的负对数似然函数,得到其最有可能值及后验变异系数,并通过SAP2000有限元模型和MATLAB修正程序的交互访问,实现复杂结构有限元模型参数的自动修正.对某两层大跨楼板结构进行了环境振动测试和模态参数识别,利用所提方法直接对混凝土楼板和钢梁的弹性模量进行修正,修正后的自振频率和振型与识别值吻合较好.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年07期）
蒋伟,刘纲[5]（2019）在《基于多链差分进化的贝叶斯有限元模型修正方法》一文中研究指出针对传统贝叶斯算法在高维参数下采样效率低且收敛难的问题,建立了基于多链差分进化算法的贝叶斯有限元模型修正方法。在标准马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的基础上,引入差分进化算法,通过多条马氏链间的随机差分运算来自适应选择条件分布的大小和方向以快速逼近目标分布;引入子空间采样算法,通过自适应选择优良的参数维度进行采样以提高采样效率;引入异常链检测算法,通过在采样的非平稳期对马氏链进行异常检测与剔除以提高在平稳期的采样效率。简支梁理论模型和实验室4层框架结构的模型修正结果表明:该方法修正精度较高,且具有良好的抗噪性,在高阶频率以及振型下的修正效果均优于DRAM算法,为解决不确定性模型修正中的计算精度提供了一种新手段。(本文来源于《工程力学》期刊2019年06期）
黄树强[6]（2019）在《基于贝叶斯理论和子集模拟优化的有限元模型修正方法及应用》一文中研究指出建立准确的有限元模型是开展结构动力响应预测、损伤识别、健康监测、性能评估的基础。由于测试误差及模型误差的存在,需要依据实测数据对有限元模型进行修正,以便建立符合结构现状的模型。由于预测误差的不确定性,尤其是实测数据采用结构现场环境振动测试数据时,由于其信噪比较激振测试低,对模型参数不确定性的量化就显得尤为重要。基于贝叶斯理论的模型修正方法不仅可以得到模型参数的最优值,还可以得到定量的模型参数的不确定性。但目前贝叶斯数值优化方法在求解多峰值、不连续和非线性问题存在诸多缺陷,易陷入局部最优解;贝叶斯随机优化方法计算效率低,且多数方法不能高效用于工程结构精细化有限元模型的修正。因此本文对基于环境振动测试和贝叶斯理论的有限元模型修正方法展开研究,提出一种高效的可得到全局最优解的方法,并将其用于实际工程精细化有限元模型的自动修正。本文的主要研究内容及结论如下:(1)提出了基于贝叶斯理论和子集模拟优化算法的有限元模型修正方法,该方法的基本思想是:将基于环境振动测试数据和快速贝叶斯模态参数识别方法得到的结构模态参数的最有可能值及变异系数作为已知数据,利用贝叶斯理论建立不确定性模型参数修正的目标函数,将高效的子集模拟优化算法扩展应用至不确定性模型参数的全局最优求解,进而利用所得模型参数的最有可能值计算得到定量表征其不确定性的后验变异系数。将所提方法用于已知模拟环境振动测试数据的两自由度数值模型参数修正中,修正结果与数值解吻合较好,验证了所提方法的可行性;并与基于贝叶斯理论和MCMC随机优化的有限元模型修正方法在全局最优解和计算效率方面进行了对比。所提方法在全局优化和模拟抽样更具优势。(2)利用已知模拟环境振动测试数据的两自由度数值模型分析了层间样本数、层间接受概率和终止判据等算法参数对所提方法修正效率的影响,结果表明:层间样本数对收敛速度影响较小,但影响样本在设计空间的覆盖率;层间概率越小,收敛速率越快,在计算量可接受的情况下,建议采用自适应层间概率,可提高优化结果的可靠度;模型修正中修正参数的统计特性至关重要,建议层间模拟样本的标准差在约定精度下作为终止判据的控制条件。将所提方法用于已知模拟环境振动测试数据的四层框架结构有限元模型的修正,分析了测点信息与修正参数关系、测点与修正点误差对修正结果的影响,结果表明:实测信息过少,或实测信息和模型修正参数在空间上不对应均是不可修正问题,修正参数的准确度会随着修正点与测点误差增大而减小。(3)将所提方法用于某高层砌体结构基于环境振动测试数据的精细化有限元模型修正中。首先开展了该砌体结构现场环境振动测试及基于贝叶斯理论的模态参数识别;其次通过SAP2000建立其精细化有限元模型;最后将识别得到该结构的模态信息作为修正数值依据,利用所提方法,基于软件间交互方式,实现了所提方法在实际结构精细化有限元模型自动修正的应用,得到了符合该砌体结构现状的模型参数及其定量的不确定性,为其后续响应预测及性能评估提供了基准模型。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-01）
陈宇轩[7]（2019）在《基于Kriging方法的大跨度拱桥模态扩展及有限元模型修正》一文中研究指出结构的有限元模型修正是准确预测其在外荷载下响应、评估结构状态、为桥梁健康监测建立基准模型的重要工作之一。结构有限元模型通常是按照设计图纸来建立的,其中包含了大量的理想化假定与简化,且桥梁结构复杂的施工过程必然会导致结构尺寸、材料参数的变化。因此,实际的结构力学特性与有限元模型分析计算所得到的力学特性必然存在一定的偏差,开展有限元分析模型的修正研究工作十分必要。本文以珠海横琴二桥钢拱桥为工程背景,利用模态振型扩展结果对有限元模型修正技术进行了研究。研究的主要内容如下:(1)简要介绍Kriging方法的原理,结合某桥面高程拟合分析的实际工程问题编制程序,分析比较了线性插值、叁次插值和Kriging插值方法的插值效果,以及不同相关参数θ对插值结果的影响。(2)基于Kriging方法提出了桥梁结构实测模型的模态扩展方法,以一个简支梁实际工程结构作为算例验证了本文提出模态扩展方法的可行性。(3)完成了横琴二桥模态试验,进行数据分析、整理,利用实测模态数据对横琴二桥钢拱桥进行模态扩展。(4)在基于自振频率对有限元模型进行参数型修正方法的基础上,结合自振频率和模态扩展振型提出了一种修正精度更高的模型修正方法。本方法可以考虑到实际桥梁结构中因施工、运营等阶段导致的材料参数不对称等问题的影响,经过修正的模型不仅在自振频率上与实测结果更加接近,修正后的材料参数也更加符合工程实际的物理意义。通过对横琴二桥钢拱桥进行模型修正验证了该方法的有效性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-24）
韩万水,刘修平,邓露,杜群乐,李光玲[8]（2019）在《基于实数编码遗传算法的桥梁有限元模型修正方法》一文中研究指出为克服传统桥梁有限元模型修正迭代优化过程中存在的局部收敛和提高模型修正精度,提出了联合实数编码遗传算法与静动力实测数据的有限元模型修正方法;引入四边形等参元理论和牛顿迭代法编制宏命令,实现有限元模型中车辆荷载的快速自动加载;基于结构有限元模型静动力特性构造目标函数,以实数编码遗传算法为优化策略,采用MATLAB平台建立了有限元模型修正框架;通过对一个简支框架结构的数值模拟,对比了所提出优化方法与其他方法的收敛效率和修正结果,以验证所提出方法的有效性;采用拉丁超立方体抽样分析了有限元模型参数变化对桥梁动力响应的影响,以确定待修正参数,并采用所提方法修正了一座改建的空心板桥梁的实体有限元模型。分析结果表明:零阶算法和一阶算法对参数的敏感性和修正范围依赖大,选用敏感性较小的参数或者参数修正范围大于50%将会导致错误的修正结果;实数编码遗传算法对初始输入不敏感,可避免局部收敛的情况;采用灵敏度分析得到的主要待修正参数有空心板弹性模量、现浇层弹性模量以及支座横桥向和顺桥向的约束刚度;修正后的空心板弹性模量增幅约为19.13%,现浇层弹性模量增幅约为16.00%,横向约束刚度增幅约为46.21%,纵向约束刚度增幅约为72.72%,修正后的有限元模型的静动力特性与实测响应吻合良好,各测点静力响应误差均小于4%,动力响应误差小于3%。(本文来源于《交通运输工程学报》期刊2019年02期）
杨玉霞,李艳钰[9]（2019）在《基于贝叶斯方法的收割机发动机盖有限元模型修正》一文中研究指出收割机发动机缸盖较为复杂,在进行有限元分析时,如果模型简化或计算模型选择错误对计算效果影响很大。为此,提出了一种基于贝叶斯方法的发动机缸盖有限元模型修正方法,在进行缸盖的有限元分析时,采用了贝叶斯方法对缸盖的刚度参数进行修正,有效地提高了计算仿真的准确性。为了验证修正模型的可行性和可靠性,利用Pro/E软件对收割机发动机缸盖进行了叁维建模,并将模型直接导入到ANSYS软件中进行了网格划分,网格划分采用了分块网格划分的形式,提高了计算效率和计算的准确性。最后,运用ANSYS对发动机缸盖在工作条件下的应力分布进行了有限元仿真计算,结果表明:采用修正模型可以成功地计算得到较为准确的应力分布情况,从而验证了模型的可靠性,为收割机发动机缸盖的设计提供了重要的数据参考。(本文来源于《农机化研究》期刊2019年09期）
展铭,郭勤涛,岳林,张保强[10]（2018）在《使用应变模态和遗传算法的有限元模型修正方法》一文中研究指出提出了采用应变模态置信度为待修正响应特征的有限元模型修正方法。应变模态置信度是评价有限元仿真与试验测试结果相关性的方法,可以为模型修正提供全局的频率误差信息和局部的应变相关性信息。首先,介绍了应变模态和有限元模型修正的相关理论方法;然后,以某航空加筋壁板结构为对象,通过仿真分析和"仿真试验"获得结构的应变模态频率以及对应的应变振型,进一步计算频率误差和应变模态置信度误差;最后,基于两种误差构造模型修正的目标函数,采用遗传算法对目标函数进行优化,修正结构中的待修正参数,并将修正后参数代入模型,验证所提方法的正确性和有效性。结果表明:所采用的方法获得的修正后有限元模型具有复现修正响应特征的能力,并且对于未修正频段内的响应也具有较好的预测能力。(本文来源于《振动.测试与诊断》期刊2018年05期）
有限元模型修正方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为更好地在桥梁的有限元模型修正中考虑各待修正参数对响应特征值的影响程度的不同,引入了能够考虑各输入参数的不同权重的椭圆基函数神经网络作为有限元模型修正过程中的近似模型。首先通过简单算例,阐明了椭圆基函数神经网络作为近似模型相比于常用的叁阶响应面和径向基函数神经网络的优势;随后,以深圳东宝河新安大桥的环境振动试验结果为依据,对新安大桥初始有限元模型中的6个参数进行了修正,验证了该法的适用性。最后,将上述计算结果同利用叁阶响应面和径向基函数神经网络作为近似模型进行模型修正而得到的计算结果进行了比较。研究结果表明,椭圆基函数神经网络近似模型对大跨复杂组合结构桥梁的有限元模型修正具有良好的适用性;相比于叁阶响应面和径向基函数神经网络,基于椭圆基函数神经网络近似模型的模型修正具有更高的精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
有限元模型修正方法论文参考文献
[1].夏志远,李爱群,李建慧,陈鑫.基于GMPSO的有限元模型修正方法验证[J].工程力学.2019
[2].谢冠宇,宗周红,杜孟林.基于椭圆基函数神经网络的桥梁有限元模型修正方法[C].中国力学大会论文集（CCTAM2019）.2019
[3].张明珠,王海仁,左营喜.亚毫米波天线有限元模型参数修正复合优化方法[J].天文学报.2019
[4].刘佩,朱海鑫,连鹏宇,杨维国.基于环境振动和贝叶斯定理的有限元模型自动修正方法及应用[J].华南理工大学学报(自然科学版).2019
[5].蒋伟,刘纲.基于多链差分进化的贝叶斯有限元模型修正方法[J].工程力学.2019
[6].黄树强.基于贝叶斯理论和子集模拟优化的有限元模型修正方法及应用[D].北京交通大学.2019
[7].陈宇轩.基于Kriging方法的大跨度拱桥模态扩展及有限元模型修正[D].华南理工大学.2019
[8].韩万水,刘修平,邓露,杜群乐,李光玲.基于实数编码遗传算法的桥梁有限元模型修正方法[J].交通运输工程学报.2019
[9].杨玉霞,李艳钰.基于贝叶斯方法的收割机发动机盖有限元模型修正[J].农机化研究.2019
[10].展铭,郭勤涛,岳林,张保强.使用应变模态和遗传算法的有限元模型修正方法[J].振动.测试与诊断.2018