检索结果-内蒙古大学图书馆

工程力学 2025年第3期42卷 181-190页

作者：郑俊浩王达荣管仲国林楷奇福州大学土木工程学院福建福州350116 可持续与创新桥梁福建省高校工程研究中心福建福州350108 福建省交通规划设计院有限公司福建福州350004 同济大学桥梁工程系上海200092 福建省土木工程多灾害防治重点实验室福建福州350116

大跨桥梁作为重要的基础工程设施,准确评估其即时服役状态、建立高保真数值模型是提升城市交通防灾水平的重要途径,实现上述目标依赖于高效可靠的复杂结构模型更新与分析技术。但已有研究多依赖商业软件平台,存在价格昂贵、算法更新速... 详细信息

大跨桥梁作为重要的基础工程设施,准确评估其即时服役状态、建立高保真数值模型是提升城市交通防灾水平的重要途径,实现上述目标依赖于高效可靠的复杂结构模型更新与分析技术。但已有研究多依赖商业软件平台,存在价格昂贵、算法更新速度较慢和软件接口复杂等局限性,限制了相关研究的深入发展。因此,该文基于开源有限元分析平台OpenSees和编程语言Python,开发了适用于复杂工程结构模型更新的开源程序框架。基于Python开发了工程结构模型更新所需的高效并行优化算法,进一步编写不同功能模块的软件接口,连接模型分析平台与并行优化算法,实现复杂工程结构模型的并行分析和模型更新。在此基础上,以一个简支梁损伤识别为例,验证了上述计算程序的有效性与计算精度。以苏通大桥振动台试验缩尺模型为研究对象,采用模态置信准则匹配有限元模型和振动台试验获得的模态振型和频率数据,构建模型更新所需的优化函数,采用高性能计算平台,开展试验桥梁的模型更新并验证上述程序框架的计算效率。结果表明,该框架可以实现大跨斜拉桥精细有限元模型的高效更新,匹配实测获得的结构模态数据,各阶计算频率与试验模型的误差在1%以下。进一步地,计算更新后的数值模型在PGA=0.1 g地震动作用下的动力时程响应,与试验数据对比验证了模型更新结果的准确性。研究成果可以为基于开源平台的复杂大跨桥梁的精细化与数据驱动建模提供参考。

关键词：开源程序框架并行优化算法大跨度桥梁精细化有限元模型模型更新

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响应面参数筛选与智能算法优化的有限元模型更新

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防灾减灾工程学报 2025年第2期45卷 295-306页

作者：吴道奇杜轲骆欢马加路聂桂波中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室黑龙江哈尔滨150080 三峡大学土木与建筑学院湖北宜昌443002

在当前工程和科学研究中,由于大规模结构优化问题中的有限元模型受到高计算成本和复杂性的限制,引入响应面模型成为克服这一挑战的有效途径,研究人员可在保持相对准确性的同时显著降低计算成本,为结构设计和优化提供更为可行和经济的解... 详细信息

在当前工程和科学研究中,由于大规模结构优化问题中的有限元模型受到高计算成本和复杂性的限制,引入响应面模型成为克服这一挑战的有效途径,研究人员可在保持相对准确性的同时显著降低计算成本,为结构设计和优化提供更为可行和经济的解决方案。然而,面对复杂模型拟合响应面时,考虑到个体差异和高成本的灵敏度分析,传统参数筛选导致了模型更新的准确性和效率下降。为解决参数筛选问题,本研究以一栋26层框架剪力墙结构有限元模型为对象,在构建响应面时引入了单因素试验和爬坡试验两个预处理步骤。这两步骤的目的是缩小搜索空间、筛选关键因素,并提供梯度信息,从而使得响应面的构建更为准确和可操作,为后续模型处理提供可靠基础。通过结合多种智能算法,本研究完成了对响应面的模型更新和优化操作。研究结果表明,经过预处理步骤筛选之后的参数构建的响应面,在多重类型算法应用时能与识别结果保持较低的误差率。这项研究为未来工程实践和相关领域的研究提供了有益的指导,为大规模结构优化问题中提高有限元模型更新的准确性和效率提供了更为灵活和通用的优化解决方案。

关键词：有限元模型响应面模型单因素试验爬坡实验模型更新

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基于关联性分析的模型更新混合试验参数敏感性分析方法

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地震工程与工程振动 2025年第2期45卷 192-202页

作者：陈谦杨格王尚长邓杨鹏武汉理工大学土木工程与建筑学院湖北武汉430000 武汉理工大学三亚科教创新园海南三亚572000 中建工程产业技术研究院有限公司北京101300 中建工程试验检测(北京)有限公司北京101300

模型更新混合试验利用试验数据识别试验子结构的参数并更新数值子结构的模型,有效避免了传统混合试验数值子结构参数不准确带来的误差。为了保障参数识别的准确性,所选本构参数必须具备可观测性和较高敏感性。现有的局部参数敏感性分析... 详细信息

模型更新混合试验利用试验数据识别试验子结构的参数并更新数值子结构的模型,有效避免了传统混合试验数值子结构参数不准确带来的误差。为了保障参数识别的准确性,所选本构参数必须具备可观测性和较高敏感性。现有的局部参数敏感性分析方法属于定性分析,无法具体定量评估参数的敏感性。为此,提出了一种基于关联性分析的参数敏感性分析方法。该方法通过计算本构参数与恢复力之间的关联系数,定量评估本构参数的参数敏感性,计算简单。分别对使用Kent-Scott-Park本构模型的混凝土和三线性本构模型的复合型阻尼器进行参数敏感性分析,并与局部参数敏感性分析方法得到的结果进行对比。研究结果表明,对于混凝土的本构参数2种方法所选较高敏感性参数一致,而局部参数敏感性分析方法不适用于复合型阻尼器,所提方法可以确定复合型阻尼器本构参数的参数敏感性。使用不同的模型更新方式对一个6层钢框架结构配备复合型阻尼器进行模型更新混合试验数值仿真,比较参数识别的效果,发现通过所提方法选择的本构参数更易于识别,模型更新混合试验数值仿真的精度和效率更高,验证了方法的正确性和有效性。

关键词：混合试验参数识别模型更新关联性分析敏感性分析

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基于Python模型更新的大跨空间结构承载性能评价

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工业建筑 2025年

作者：张东冯绍攀辛雷郭小华中冶检测认证有限公司

近年来，大跨空间结构在国内得到迅速的发展，已被广泛应用于体育场馆、会展中心、机场机库、交通枢纽等公共建筑。随着结构服役时间的增长，由于各种自然和人为因素的影响，结构自身各种损伤日益严重，严重影响了结构的安全可靠性，因... 详细信息

近年来，大跨空间结构在国内得到迅速的发展，已被广泛应用于体育场馆、会展中心、机场机库、交通枢纽等公共建筑。随着结构服役时间的增长，由于各种自然和人为因素的影响，结构自身各种损伤日益严重，严重影响了结构的安全可靠性，因此，大跨空间结构在正常服役期间的检测鉴定、健康诊断和整体性能评价尤为重要。以某封闭煤棚管桁架结构鉴定为背景，为评价结构的整体承载性能，保证计算结果的准确性和全面性，采用了多种分析技术和方法，主要包括：1）基于Python对完善理想模型进行实测坐标更新，得到带缺陷现状结构分析模型；2）根据结构实际施工工艺进行施工过程模拟得到结构初始内力；3）在结构初始内力基础上，进行整体结构承载力复核；4）采用多尺度建模的方式进行关键节点的有限元分析。以上分析技术和方法为评价结构的整体承载性能提供了重要技术依据。

关键词： Python 模型更新施工过程分析结构初始内力承载性能多尺度模型

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基于多表观特征子模型更新的鲁棒视觉跟踪

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电子学报 2018年第2期46卷 440-446页

作者：范舜奕管桦侯志强余旺盛戴铂空军工程大学信息与导航学院陕西西安710077

在视觉跟踪中,传统模型更新算法在遮挡、光照变化及自身旋转等情况下通常存在鲁棒性较差的问题.为改善该性能,提出一种对多表观特征相应子模型进行选择性更新的鲁棒视觉跟踪算法.该算法首先建立候选子模型库,然后通过三个互补特征融合... 详细信息

在视觉跟踪中,传统模型更新算法在遮挡、光照变化及自身旋转等情况下通常存在鲁棒性较差的问题.为改善该性能,提出一种对多表观特征相应子模型进行选择性更新的鲁棒视觉跟踪算法.该算法首先建立候选子模型库,然后通过三个互补特征融合的粒子滤波跟踪确定当前帧目标位置和信息,最后将当前帧三种特征直方图信息与候选库中各子模型分别计算加权相似度,更新候选库后与阈值比较,判断是否更新当前子模型.实验结果表明:本文算法能够对特征相应子模型进行有效的选择性更新,与对比算法比较,在多种复杂变化的跟踪条件下,总体上能够具有更好的跟踪鲁棒性.

关键词：视觉跟踪粒子滤波模型更新多特征融合候选子模型库加权相似度

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基于全局敏感性的自适应模型更新混合模拟方法

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振动与冲击 2024年第4期43卷 215-221页

作者：陈再现王纪伟钟炜彭刘铖李明刚哈尔滨工业大学(威海)海洋工程学院山东威海264209 中建三局第一建设工程有限责任公司湖北武汉430040

基于全局敏感性(global sensitivity, GS)的模型更新混合模拟方法可以有效提升混合模拟精度并拥有较高的计算效率,然而该方法易陷入局部最优值。为解决此问题,在GS方法的基础上引入了动量和自适应步长的概念,提出了基于全局敏感性的自适... 详细信息

基于全局敏感性(global sensitivity, GS)的模型更新混合模拟方法可以有效提升混合模拟精度并拥有较高的计算效率,然而该方法易陷入局部最优值。为解决此问题,在GS方法的基础上引入了动量和自适应步长的概念,提出了基于全局敏感性的自适应(global sensitivity adaptive, GS-A)模型更新混合模拟方法。以钢框架模型为例,对8个本构参数和模型几何参数进行参数识别,利用均匀设计试验方法,建立11个模型更新案例,分别进行了不更新、GS方法和GS-A方法的数值模拟分析。33组数值模拟案例参数识别过程、位移时程的对比分析表明:GS-A方法相对于GS方法,解决了参数组合陷入局部最优的问题,具有较高参数识别的精度和稳定性,提升了模型更新效果。

关键词：抗震试验混合模拟模型更新均匀设计敏感性分析

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基于均匀设计的模型更新混合模拟试验方法

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振动与冲击 2020年第21期39卷 9-16页

作者：陈再现钟炜彭李秦鸣哈尔滨工业大学(威海)土木工程学院山东威海264209

随着混合模拟试验中子结构自由度和数量及其更新参数的增加,混合模拟试验模型更新中用于寻找更优参数的样本点数量及计算量均会明显增加。从试验设计角度出发,提出基于均匀设计的模型更新混合模拟方法。该方法在试验子结构的基础上,利... 详细信息

随着混合模拟试验中子结构自由度和数量及其更新参数的增加,混合模拟试验模型更新中用于寻找更优参数的样本点数量及计算量均会明显增加。从试验设计角度出发,提出基于均匀设计的模型更新混合模拟方法。该方法在试验子结构的基础上,利用均匀设计构造一个验算子结构样本空间,以恢复力为目标,从中找出最符合试验子结构的数值模型作为数值结构本构参数更新的来源,有效提升识别效率。考虑钢材不同本构模型及试验子结构边界处弯矩处理情况,以2层单跨钢框架为例进行了四种类型数值模拟分析。模型更新混合模拟试验采用Matlab与OpenSees混合编程,软件数据交互全采用Socket接口,效率比传统文本读写交互得到有效提升。结果表明,该方法适用于不同边界处理情况,极大地降低了模型更新计算时间,且有效提升了混合模拟试验的模拟精度。

关键词：混合模拟试验模型更新均匀设计子结构 OpenSees

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基于UKF模型更新的混合试验方法

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振动与冲击 2013年第5期32卷 138-143页

作者：王涛吴斌哈尔滨工业大学土木工程学院哈尔滨150090 黑龙江科技学院建筑工程学院哈尔滨150027

在混合试验中,将结构划分为物理子结构和数值子结构两部分。对遭遇强震下大型结构的混合试验,很难保证数值子结构仍处于弹性阶段。为确保数值子结构模型的准确性,提出基于Unscented Kalman filter(UKF)模型更新混合试验方法。该方法假... 详细信息

在混合试验中,将结构划分为物理子结构和数值子结构两部分。对遭遇强震下大型结构的混合试验,很难保证数值子结构仍处于弹性阶段。为确保数值子结构模型的准确性,提出基于Unscented Kalman filter(UKF)模型更新混合试验方法。该方法假定数值子结构与物理子结构恢复力模型相同,在混合试验进行中利用物理子结构试验观测数据,采用UKF方法在线识别物理子结构模型参数,实时更新数值子结构模型参数。通过数值模拟,应用UKF方法对单自由度结构非线性模型进行在线参数识别,验证UKF方法性能;通过对弹簧试件实际试验,验证该混合试验方法的有效性。结果表明,基于UKF模型更新混合试验方法较传统混合试验方法精度更高。

关键词： UKF 混合试验模型更新参数识别

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基于结构可靠性方法的贝叶斯模型更新:氯盐侵蚀耐久性案例分析

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工程力学 2022年第S01期39卷 336-341页

作者：肖雄王泽宇李全旺曹迈清华大学土木工程系北京100084

贝叶斯模型更新是一种基于先验知识和最新观测数据,具有减少工程模型不确定性的计算能力的技术。通过将贝叶斯更新问题重新解释为结构可靠性问题,最新的BUS算法(即采用结构可靠性方法的贝叶斯更新)为快速和稳健的后验密度估计开辟了新... 详细信息

贝叶斯模型更新是一种基于先验知识和最新观测数据,具有减少工程模型不确定性的计算能力的技术。通过将贝叶斯更新问题重新解释为结构可靠性问题,最新的BUS算法(即采用结构可靠性方法的贝叶斯更新)为快速和稳健的后验密度估计开辟了新的途径。为了实现氯盐侵蚀耐久性模型参数快速准确更新的目标,该文采用基于子集模拟的BUS方法。通过研究一个工程指导的复杂混凝土耐久性模型,证明了计算效率和精度。结果表明,模型参数的统计特性可以根据现场监测的信息成功地更新,并与简单拒绝采样估计的结果接近。

关键词：模型更新贝叶斯更新拒绝采样结构可靠性子集模拟混凝土耐久性

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基于主动学习的玉米种子纯度检测模型更新

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光谱学与光谱分析 2015年第8期35卷 2136-2140页

作者：唐金亚黄敏朱启兵江南大学轻工业过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

种子纯度反映种子品种在特征特性方面典型一致的程度,提高种子纯度检测的准确性和可靠性对保证种子的质量具有重要的意义。高光谱图像技术可以同时反映种子的内部特征和外部特征,在农产品无损检测中已经得到广泛应用。利用近红外高光谱... 详细信息

种子纯度反映种子品种在特征特性方面典型一致的程度,提高种子纯度检测的准确性和可靠性对保证种子的质量具有重要的意义。高光谱图像技术可以同时反映种子的内部特征和外部特征,在农产品无损检测中已经得到广泛应用。利用近红外高光谱图像实现农产品无损检测的实质就是建立光谱信息与农产品品质参数之间的数学模型关系。但光谱信息易受环境、时间的影响,当待测样本的产地或者年份发生改变时光谱信息也随之改变,导致建立的模型的稳定性变差、泛化能力减弱。针对这一问题,采用主动学习算法选择具有代表性的待测样本,最终以添加最少最优的样本数来扩大原模型的样本空间,从而实现模型的快速更新,提高模型的稳定性,同时与基于随机选择算法(RS)和Kennard-Stone算法(KS)的模型更新效果进行比较。实验结果表明:在不同样本集划分比例下(1∶1,3∶1,4∶1),利用主动学习添加40个新样本更新后的2010年的玉米种子纯度检测模型对2011年新样本的预测精度由47%,33.75%,49%提高到98.89%,98.33%,98.33%;利用主动学习添加56个新样本更新后的2011年的玉米种子纯度检测模型对2010年新样本的预测精度由50.83%,54.58%,53.75%提高到94.57%,94.02%,94.57%;同时基于主动学习算法的模型更新效果明显优于RS和KS。因此基于主动学习算法实现玉米种子纯度检测模型的更新是可行的。

关键词：近红外高光谱图像主动学习玉米种子模型更新纯度检测

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