【摘 要】
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本文针对当前三种典型的有限元模型修正方法,包括基于经典优化方法的修正方法、基于神经网络的修正方法以及基于遗传算法的修正方法,简要介绍了其原理和实现流程。基于一座三
【机 构】
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哈尔滨工业大学深圳研究生院,广东深圳,518055
【出 处】
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第二十届全国振动与噪声高技术及应用会议
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本文针对当前三种典型的有限元模型修正方法,包括基于经典优化方法的修正方法、基于神经网络的修正方法以及基于遗传算法的修正方法,简要介绍了其原理和实现流程。基于一座三跨刚构-连续梁桥有限元模型,通过7种不同工况的模型修正计算,研究了这3种方法在不同模态信息量、不同误差参数以及不同噪声水平下的修正效果。其中,基于经典优化方法的修正方法采用了基于响应面模型(RSM)的改进可行方向法和序列二次规划法(SQP)结合的两步优化策略;基于神经网络的修正方法采用RBF神经网络;基于遗传算法的修正方法采用多岛遗传算法。最后,通过对比分析,总结了3种方法在不同情况下的优缺点,为实际工程中模型修正提供参考。
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