【摘 要】
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为提高损伤识别效率,提出将Kriging模型引入到损伤识别中的方法。首先,采用拉丁超立方抽样选取损伤参数的样本点,并求得其对应的加速度频响函数,进而构造Kriging模型;其次,让
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51768035),甘肃省高校协同创新团队项目(2018C-12),兰州市人才创新创业项目(2017-RC-66)资助
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为提高损伤识别效率,提出将Kriging模型引入到损伤识别中的方法。首先,采用拉丁超立方抽样选取损伤参数的样本点,并求得其对应的加速度频响函数,进而构造Kriging模型;其次,让满足精度的Kriging模型代替有限元模型参与损伤识别,以频率响应差最小构造目标函数,利用布谷鸟算法求解损伤参数值;最后,通过平面桁架模型验证了所提方法的有效性,结果表明:仅布置一个测点即可对单损伤的损伤位置、损伤程度及多损伤的损伤程度进行较为准确地识别,最大识别误差小于1%;噪声和测点位置对损伤识别结果影响较小。
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