基于Kriging模型的钢管混凝土连续梁拱桥有限元模型修正

发布时间：2019-06-12 00:43

【摘要】：提出基于Kriging模型的有限元模型修正方法。Kriging模型为据区域内若干信息样品某种特征数据对该区域同类特征未知数作线性无偏、最小方差估计方法,其只用少量样本即可获得较高精度预测结果。用Kriging模型对平面桁架进行有限元模型修正,验证该方法的可行性与准确性;对一连续梁拱桥进行模型修正,并与GA算法、BP神经网络方法模型修正结果比较分析。Kriging模型仅需一定量测量频率信息即可完成模型修正,能避免修正过程中进行有限元模型迭代计算。结果表明,该方法能准确预测有效频率范围(active frequency range)外模态信息,计算效率、精度较高,可用于工程实践。
[Abstract]:A finite element model modification method based on Kriging model is proposed. Kriging model is a linear unbiased and minimum variance estimation method for similar feature unknown numbers according to some characteristic data of some information samples in the region, and only a small number of samples can be used to obtain high precision prediction results. The finite element model of plane truss is modified by Kriging model to verify the feasibility and accuracy of this method, and the model modification of a continuous beam arch bridge is compared with that of GA algorithm and BP neural network method. Kriging model only needs a certain amount of measurement frequency information to complete the model modification, which can avoid the iterative calculation of finite element model in the process of correction. The results show that the method can accurately predict the external modal information of effective frequency range (active frequency range), the calculation efficiency is high, and the accuracy is high, and it can be used in engineering practice.
【作者单位】： 华南理工大学土木与交通学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11202080);国家自然科学基金资助项目(51208208) 广东省交通运输厅科技项目(201202024)
【分类号】：U448.22

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本文编号：2497584