基于分层思想的复杂机械结构模型修正及确认技术研究

发布时间：2020-05-28 14:52

【摘要】：基于传统灵敏度方法的模型修正技术,结合模型确认中分层思想,提出了分层模型修正技术,针对具有多个典型螺栓连接的框架结构,研究了模型确认的整体技术路线,开展模型确认关键环节——有限元模型不确定性量化及传递中若干关键问题的研究,为提高结构动力学领域中有限元模型的响应预报精度提供可靠的建模方法。 本文研究的主要内容如下: (1)针对复杂工程结构中连接多,连接参数变化较大,修正时目标难以收敛问题,提出分层模型修正技术修正复杂工程结构,首先研究目前有限元建模中螺栓模拟的方法,对DMIG和CHEXA单元进行了比较研究,展示了能够充分体现复杂机械结构特点的多个螺栓连接框架结构,结合同一层次模型确认广义数学模型,建立了分层修正的数学模型,基于螺栓连接框架结构探讨了分层模型修正方法和思路。 (2)针对模型确认中有限元模型不确定性量化及传递中关键问题——不确定性建模,首先从不确定性分类、不确定性参数分类开始,建立了不确定性参数与模型输出的广义数学模型;不考虑模型形式误差,针对误差参数的不确定性建模——响应面建模进行研究,提出引入统计学习理论中支持向量机建立响应面,避免常用多项式模型形式难以选择弊端,通过仿真算例和Garteur飞机模型展开支持向量回归机在不确定性建模中的应用研究;基于分层思想对复杂工程结构不确定性建模建立了数学框架,并针对螺栓连接框架结构建立子结构、零件级构件响应面;特别是对螺栓连接子结构中连接参数变化范围较大的特点,提出模糊分类结合支持向量机建立响应面,提出了样本简约原则,即用较少的样本点可建立高精度响应面模型。 (3)针对模型确认中有限元模型不确定性量化及传递中关键问题——有限元模型不确定性反向传递,采用正问题方法解决该问题,把支持向量机和联合概率密度计算方法相结合,把多输出问题转化为单输出问题,用成熟的单输出支持向量机建立实验概率密度样本和误差参数概率密度样本之间的映射关系,采用交叉选择方法获得高精度响应面,以螺栓连接框架结构为研究对象,用实验值的统计特性估计误差参数的统计特性。 (4)针对模型确认中有限元模型不确定性量化及传递中关键问题——有限元模型不确定性正向传递及确认比较,归纳了该问题中四个方面研究内容,主要研究了实验值置信度极限的模型确认准则,提出支持向量机建立响应预测误差和工况变化直接的映射关系,结合蒙特卡洛仿真,针对螺栓连接框架结构的子结构研究整个确认域中响应预测误差;在确认域中一点——即特定工况下,研究子结构连接不确定向整体结构传递方法,借鉴了多学科优化设计领域优化方法,不需做整体结构实验,基于灵敏度方法可把子结构不确定性传递至整体结构。 最后总结了本文各章内容,强调了本文的创新点和贡献之处,提出了三个层次的模型确认技术路线,并对下一步研究工作进行展望。
【图文】：

(2) 在一个工作状况点建立仿真模型可以预测其他工作状况的模型输出误差；(3) 仿真模型可预测整个工作状况范围（或者是整个设计空间）的响应误差及其置信度。图1.1 模型修正示意图 图1.2 模型确认示意图 1.3.2 模型确认整体思路图 1.3 模型确认技术路线图

(2) 在一个工作状况点建立仿真模型可以预测其他工作状况的模型输出误差；(3) 仿真模型可预测整个工作状况范围（或者是整个设计空间）的响应误差及其置信度。图1.1 模型修正示意图 图1.2 模型确认示意图 1.3.2 模型确认整体思路图 1.3 模型确认技术路线图
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TH115

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本文编号：2685402