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基于多次试验的有限元模型参数型修正

张玲玲  
【摘要】:在现代工程技术的发展中,有限单元法起着越来越重要的作用。建立一个准确可信的模型显得尤为重要。但在有限元建模时,必然会进行相应的简化,给模型带来一定的误差。 模型修正的目的就是尽量缩小理论模型与实际结构之间的误差,使修正后的有限元模型能够准确表示结构的特性和预测系统的动力学响应。本文利用一种基于模型误差值(MCI)的方法对模型进行了优化。首先利用一致性模糊评估法对待修正模型进行评估。然后通过模态试验测得试验结构的一行频响函数值,再利用程序提取出有限元模型的动刚度矩阵。利用测得的频响函数的实部和有限元模型的动刚度矩阵计算出模型的误差,利用模型的误差值对模型进行修正。由于单次试验的测试模态数目较少,容易导致得到的方程组欠定,使方程组的解不唯一。同时由于模型的对称性带来的模态密集等问题,易导致修正过程中的方程组易发生奇异。本文采取结构修改的方法把密集模态分开以得到条件数较好的灵敏度矩阵,即通过给模型施加约束和添加附加质量块来打破模型原有的对称结构,得到多组试验数据。分别利用单组实验数据、两组实验数据和多组试验数据来对模型进行修正。修正结束后利用模糊评估对修正后得到的模型进行评估比较。 文中以Garteur飞机标准模型为实例验证了该方法,并利用一致性模糊评估对Garteur修正前后的模型进行了评估,评估结果表明利用多组试验数据的修正结果要远远好于仅利用单组或两组试验数据的修正结果。


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