【摘 要】
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提出了一种基于灵敏度分析和不同数据融合的有限元模型识别法,对结构的局部损伤进行识别。在正问题研究中,将结构的局部损伤模拟为结构单元杨氏模量的减少。在反问题中,通过
【基金项目】
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国家自然科学基金(11572356),广东省自然科学基金(2015A030313126),广东省科技计划项目(2016A020223006),中央高校基本科研业务费(17lgjc42)
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提出了一种基于灵敏度分析和不同数据融合的有限元模型识别法,对结构的局部损伤进行识别。在正问题研究中,将结构的局部损伤模拟为结构单元杨氏模量的减少。在反问题中,通过建立实测数据与计算数据的残差为目标方程,引入灵敏度分析与正则化技术,将非线性方程转化为线性方程,进而通过迭代法进行求解。在实际工程中,往往会获得许多不同类型的数据,如模态、频响函数、静力位移数据,不同的数据其相应的灵敏度分析是不同的。假如只单独采用某一种数据,数据量过少且受到结构模型误差的影响会较大,通过数据的加权和融合使得目标方程含有尽可能多的
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