基于神经网络响应面的有载分接开关底座动力学模型修正

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为提高模型修正的精度和效率,发展了一种基于神经网络响应面的动力学模型修正方法,将该方法用于有载分接开关底座有限元简化模型的修正。首先,根据底座简化模型的误差来源确定待修正参数及其设计空间,采用均匀设计生成神经网络响应面模型的训练样本;然后,通过对样本数据的训练构造修正参数与动力学响应关系的神经网络响应面模型;最后,基于神经网络响应面模型,采用线性组合的多目标优化方法对底座简化模型进行修正,并将修正结果与超模型仿真数据进行对比。研究表明,基于神经网络响应面模型修正的底座简化模型的动力学特性与超模型结果基本一
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