检索结果-内蒙古大学图书馆

第22届全国结构工程学术会议

作者：张秋虎方圣恩任伟新合肥工业大学土木与水利工程学院福州大学土木工程学院

通过概率配点法和回归分析建立随机响应面模型,用以表述结构不确定性参数与响应之间的关系;再通过随机模型修正过程量化结构参数的不确定性;最后采用钢板数值模拟方式,验证了所提出方法的有效性。

关键词：随机模型修正参数不确定性随机响应面模型概率配点法

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基于频响函数提升小波总能量的桁架结构随机模型修正

基于频响函数提升小波总能量的桁架结构随机模型修正

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第五届计算力学青年学术研讨会

作者：赵永鹏殷红彭珍瑞兰州交通大学机电工程学院兰州730070

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... 详细信息

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.

关键词：随机模型修正频响函数提升小波总能量蒙特卡洛抽样

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基于同伦代理模型的箱型梁桥贝叶斯随机模型修正

基于同伦代理模型的箱型梁桥贝叶斯随机模型修正

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第十三届全国随机振动理论与应用学术会议暨第十一届全国随机动力学学术会议

作者：孙鸣黄斌武汉理工大学

通过基于贝叶斯方法的模型修正方法结合先验信息与样本信息对模型进行修正从而使模型能更好反映结构力学性能,为工程决策服务,是目前较为主流的一种方法。然而基于抽样的各类贝叶斯有限元模型修正方法涉及到多次模型的正向计算,计算耗... 详细信息

通过基于贝叶斯方法的模型修正方法结合先验信息与样本信息对模型进行修正从而使模型能更好反映结构力学性能,为工程决策服务,是目前较为主流的一种方法。然而基于抽样的各类贝叶斯有限元模型修正方法涉及到多次模型的正向计算,计算耗时较大,这一问题在实际大型结构中更为明显。基于此,本文提出了同伦代理模型的大型结构贝叶斯随机模型修正方法,该方法利用用同伦代理模型替代FEM模型进行计算,同时在马尔科夫(Markov)链抽样中,采用延迟拒绝自适应抽样算法(DRAM),保证抽样效率,用受偏心荷载的单向板作为数值算例验证了该方法的高效与精确性。最后,利用FEM模型交互有限元模型信息提取技术,构筑了某实桥结构的同伦代理模型,基于桥梁静载试验数据,利用该方法对位于宜昌市的某城市桥梁进行了模型修正。计算结果与实测数据较为吻合,模型修正效果较好,表明该方法能较好的应用于实际工程中。

关键词：静力响应随机模型修正贝叶斯同伦代理模型

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参数不确定性估计的随机响应面模型修正方法

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振动工程学报 2016年第4期29卷 594-602页

作者：方圣恩张秋虎林友勤张笑华福州大学土木工程学院福建福州350116 福州大学土木工程防震减灾信息化国家地方联合工程研究中心福建福州350116 合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009

正确估计实际工程结构中参数和响应不确定性的大小,能有效提高分析结果的可靠性。首先基于概率配点法和回归分析建立随机响应面模型,以表述不确定性参数与响应间复杂的隐式函数关系,快速估计响应的统计特征值;然后提出一种两阶段修正策... 详细信息

正确估计实际工程结构中参数和响应不确定性的大小,能有效提高分析结果的可靠性。首先基于概率配点法和回归分析建立随机响应面模型,以表述不确定性参数与响应间复杂的隐式函数关系,快速估计响应的统计特征值;然后提出一种两阶段修正策略,分步修正参数的均值和标准差,以简化随机修正过程、提高修正效率;最后基于一组55块钢板的实测频率均值和标准差,估计钢板厚度和材料参数的统计特征值,验证方法的可行性和可靠性。

关键词：随机模型修正参数不确定性随机响应面模型两阶段修正策略

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基于JS-BP模型和JS散度的随机有限元模型修正

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噪声与振动控制 2022年第1期42卷 41-47页

作者：盛腾威殷红彭珍瑞张亚峰兰州交通大学机电工程学院兰州730070

对考虑试验参数不确定性的有限元模型修正方法展开研究。首先假设待修正参数和响应特征量都服从正态分布,将不确定性模型修正问题转化为均值和标准差的修正问题;其次采用拉丁超立方抽样选取待修正参数样本点作为输入,并计算其对应的频... 详细信息

对考虑试验参数不确定性的有限元模型修正方法展开研究。首先假设待修正参数和响应特征量都服从正态分布,将不确定性模型修正问题转化为均值和标准差的修正问题;其次采用拉丁超立方抽样选取待修正参数样本点作为输入,并计算其对应的频响函数进行常数[Q]变换提取第一层系数作为输出,通过海蜇算法(JS)优化BP神经网络的权值和阈值,构建JS-BP神经网络模型;最后以最小化JS散度作为目标函数,实现对待修正参数的均值和标准差的同步修正。空间桁架算例表明,所提方法能够有效地修正结构参数的均值和标准差,并且在试验数据标准差不同时仍能得到较好的修正效果。

关键词：振动与波随机模型修正频响函数常数[Q]变换 JS-BP神经网络 JS散度

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