【摘 要】
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为了解决模型修正问题中的随机性,构建了一种基于提升小波总能量的随机模型修正方法。首先,将结构的加速度频响函数进行提升小波变换,并提取提升小波总能量来代替加速度频响
【基金项目】
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国家自然科学基金(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)资助项目.
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为了解决模型修正问题中的随机性,构建了一种基于提升小波总能量的随机模型修正方法。首先,将结构的加速度频响函数进行提升小波变换,并提取提升小波总能量来代替加速度频响函数;然后,以待修正参数作为输入,提升小波总能量为输出构建响应面代理模型代替原来的有限元模型;接着,运用蒙特卡洛抽样抽取响应样本,并设定阈值筛选响应样本;最后,以代理模型预测得到的响应和抽样所得真实响应之间的差值最小为目标函数,通过布谷鸟优化算法寻优求解待修正参数的均值。算例表明,所提方法修正后参数的最大误差小于3.3%,相应的频响函数曲线重合度
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