基于Kriging模型和小波包能量谱的随机模型修正
孙永朋
彭珍瑞
白钰
兰州交通大学 机电工程学院,兰州730070
摘要：针对随机模型修正精度和效率低的问题,提出一种基于Kriging模型和小波包能量谱的随机有限元模型修正方法.首先,假设模型待修正参数和响应特征均服从正态分布,将不确定性的模型修正转化为均值和标准差的修正;其次,将待修正参数作为Kriging模型输入,加速度频响函数经过小波包分解后提取的结点能量作为输出,引入政治优化算法优化相关系数以构造Kriging模型;然后,将最小化试验响应与预测响应之差的绝对值作为修正均值的目标函数,最小化交叉熵作为修正标准差的目标函数,通过政治优化算法先后修正参数均值和标准差;最后,以空间桁架结构为例,选取弹性模量和密度为待修正参数验证该方法的可行性.结果表明,所提方法能够有效地修正结构参数均值和标准差,修正后的参数均值、标准差的误差分别低于0.1％、3.5％.
关键词：模型修正加速度频响函数交叉熵小波包能量谱Kriging模型
分类号：TH113.1(机械学（机械设计基础理论）)
资助基金：国家自然科学基金(51768035)甘肃省高校协同创新团队项目(2018C-12)
论文发表日期：2023-04-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 255-261 )
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