基于神經網絡的非線性結構有限元模型修正研究

現有的動態有限元模型修正方法幾乎都是建立在線性假設基礎之上,修正中利用固有頻率等線性系統特征量.工程中,真實的結構振動系統都是非線性的.雖然在許多情況下,線性化假設獲得的結果能夠較為準確地反映真實系統的特性.但是,在結構的非線性特征較為明顯時,必須考慮非線性因素,這時,現有的模型修正方法將不再適用.現以非線性梁為研究對象,采用基于神經網絡的修正方法探索了非線性結構的有限元模型修正問題.仿真研究中利用有限元分析的響應數據訓練神經網絡.修正結果表明,包括非線性彈簧剛度系數在內的三個設計參數修正后誤差均在1%以內.說明基于神經網絡的有限元模型修正方法適用于解決非線性結構的有限元模型修正問題.

作 者： 費慶國 李愛群 張令彌 FEI Qing-guo Li Ai-qun ZHANG Ling-mi   作者單位： 費慶國,李愛群,FEI Qing-guo,Li Ai-qun(東南大學土木工程學院,南京,210096)

張令彌,ZHANG Ling-mi(南京航空航天大學振動工程研究所,南京,210016) 

刊 名： 宇航學報  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF ASTRONAUTICS  年，卷(期)： 2005 26(3)  分類號： V814  關鍵詞： 有限元模型   非線性   模型修正   神經網絡   數值仿真  

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