CN110956001B - 一种针对固支边界条件的分步模型修正方法 - Google Patents
一种针对固支边界条件的分步模型修正方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110956001B CN110956001B CN201911235514.4A CN201911235514A CN110956001B CN 110956001 B CN110956001 B CN 110956001B CN 201911235514 A CN201911235514 A CN 201911235514A CN 110956001 B CN110956001 B CN 110956001B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- finite element
- model
- test
- boundary condition
- parameters
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 81
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 26
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 9
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 9
- 238000002715 modification method Methods 0.000 claims description 4
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000006068 polycondensation reaction Methods 0.000 description 3
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
一种针对固支边界条件的分步模型修正方法，涉及模型修正技术领域。本发明是为了解决目前基于模态的参数型模型修正方法在修正过程中会遇到欠定问题，进而导致修正结果差的问题。本发明添加了对自由边界条件下试验件的模型修正，增加了可用于模型修正的试验响应数量。由于自由边界条件对于试验件没有附加的影响，引入自由边界这一步并不会引入新的待修正参数。因此，在自由边界条件下进行模型修正之后，在固支边界条件下的待修正参数就减少了，从而使欠定问题变成适定或者超定问题，令模型修正的结果更加精确。
Description
技术领域
本发明属于模型修正技术领域，尤其涉及基于模态的模型修正方法。
背景技术
从20世纪80年代开始，模型修正的基础理论开始逐步形成，并延伸出大量的方法。总体来说，模型修正方法可以按照如下几个特点进行分类。从修正变量的选择上，可以分为基于矩阵的和基于参数的；从修正算法上，可以分为基于直接方法(灵敏度法)和基于迭代方法的；从修正目标上，可以分为基于模态数据的和基于响应数据的。从近几年的研究成果来看，基于参数的相比基于矩阵的具有物理意义强、数值性能好的优势。直接方法计算效率高，但迭代方法精度相对更高。
目前为止，基于模态的参数型模型修正方法是较为成熟的，在工程中应用也比较多，该类修正方法采用的是迭代方法，修正过程主要包括以下几个过程：
(1)首先需要建立有限元模型。为了使模型修正的结果不会与实际情况偏差太大，致使结果失去物理意义，在建立初始有限元模型的时候应尽量采用合理的理论模型，少做简化工作，得到比较“逼真”的有限元模型，进行有限元分析并得到模态。其次，需要进行试验，建立试验模型并进行试验模态分析。
(2)由于试验中传感器数量受到限制，试验模型的自由度数和有限元模型的自由度数相差甚大，无法合理匹配和计算分析。处理这种问题一般有两种方法：模态缩聚和模态扩充，前者针对有限元模型，减少它的自由度数至于试验模型相同；后者针对试验模型，扩充其模态至于有限元模型相匹配。模态缩聚因为采用的都是真实的数据，数据中没有掺入人为因素，因此该方法在实际应用中更加流行。
(3)完成模态缩聚或者模态扩充后，将有限元模型和试验模型进行匹配，包括几何模型(节点等)和模态分析结果的匹配。几何模型的匹配容易理解，而模态分析结果的匹配需要引起注意。虽然通常情况下，有限元模型与试验模型之间的误差不会太大，即使不去特意关注二者的模态也无碍，但是某些情况下二者的各阶模态并不是按顺序对应的，比如有限元模型的第二阶模态与试验模型的第三阶模态对应，有限元模型的第三阶模态和试验模型的的第二阶模态对应。如果模型匹配出错，那模型修正的结果就是完全没有意义的。
(4)凭借经验选择可能需要进行修正的参数，用这些参数进行灵敏度分析，从灵敏度分析中可以知道哪些参数对于各阶模态的影响比较大，哪些参数的影响比较小。一般的，为了减小对初始有限元模型的修改，选择灵敏度较大的参数进行修正，即确定真正需要进行修正的参数。当然，还需从理论和实际出发，分析选择的待修参数是否合理。
(5)完成以上工作之后，便可以开始求解得到新的参数，若不收敛，则从有限元分析开始重复以上过程；若收敛，则得到新的有限元模型。新模型需要进行质量检验，判断是否符合要求，可通过模态比例因子(Modal Scale Factor)、模态置信度(Modal AssuranceCriterion)、坐标模态置信度(Coordinate Modal Assurance Criterion)等判断准则进行判断。除了用以上准则来判断新模型的结果优劣之外，还需要判断修正参数的修正量是否符合工程要求。如果新模型符合通过了质量检验，则得到目标模型；如果新模型不能通过质量检验，则从建立有限元模型开始重复以上工作。
在以上模型修正的工作过程当中，经常会遇到欠定问题，即：待修正的设计参数多于试验响应(固有频率、模态振型等)的数量，导致修正结果较差。
发明内容
本发明是为了解决目前基于模态的参数型模型修正方法在修正过程中会遇到欠定问题，进而导致修正结果差的问题，现提供一种针对固支边界条件的分步模型修正方法。
一种针对固支边界条件的分步模型修正方法，包括以下步骤：
步骤一：建立试验件在自由边界条件下的有限元模型，并对该有限元模型进行分析，获得试验件自由边界条件下有限元模型的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为一次有限元分析结果；
步骤二：对试验件进行在自由边界条件下的模态试验，获得自由边界条件下试验件的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为一次试验结果；
步骤三：利用一次有限元分析结果和一次试验结果对自由边界条件下有限元模型的固有参数进行修正；
步骤四：利用修正后的固有参数建立试验件在固支边界条件下的有限元模型，并对该有限元模型进行分析，获得试验件固支边界条件下有限元模型的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为二次有限元分析结果；
步骤五：对试验件进行在固支边界条件下的模态试验，获得固支边界条件下试验件的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为二次试验结果；
步骤六：利用二次有限元分析结果和二次试验结果对固支边界条件下有限元模型的待修正参数进行修正，完成模型修正。
进一步的，步骤三和步骤六均根据以下条件对模型参数进行修正：
min||ftest-ffem(x)||
s.t.x1<x<x2
其中，
当ffem(x)为步骤一获得的有限元分析结果、ftest为步骤二获得的一次试验结果时，x为固有参数，x1和x2分别表示固有参数的下限与上限；
当ffem(x)为步骤四获得的二次有限元分析结果、ftest为步骤五获得的二次试验结果时，x为待修正参数，x1和x2分别表示待修正参数的下限与上限。
在本发明所述的一种针对固支边界条件的分步模型修正方法中，添加了对自由边界条件下试验件的模型修正。添加这一步模型修正的意义在于，增加了可用于模型修正的试验响应(固有频率、模态振型等)数量。由于自由边界条件对于试验件没有附加的影响，引入自由边界这一步并不会引入新的待修正参数。因此，在自由边界条件下进行模型修正之后，在固支边界条件下的待修正参数就减少了，从而使欠定问题变成适定或者超定问题，令模型修正的结果更加精确。
附图说明
图1为一种针对固支边界条件的分步模型修正方法的流程图。
具体实施方式
具体实施方式一：参照图1具体说明本实施方式，本实施方式所述的一种针对固支边界条件的分步模型修正方法，包括以下步骤：
步骤一：建立试验件在自由边界条件下的有限元模型，并对该有限元模型进行分析，获得试验件自由边界条件下有限元模型的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为一次有限元分析结果；将上述自由边界条件下的有限元模型的分析过程作为预试验，利用预试验从而帮助后续试验更加顺利的进行。
步骤二：对试验件进行在自由边界条件下的模态试验，获得自由边界条件下试验件的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为一次试验结果。
步骤三：利用一次有限元分析结果和一次试验结果对自由边界条件下有限元模型的固有参数进行修正；
具体的，根据以下条件对模型参数进行修正：
min||ftest1-ffem1(x)||
其中，ffem1(x)为步骤一获得的有限元分析结果、ftest1为步骤二获得的一次试验结果，x1为自由边界条件下有限元模型的固有参数，
和
分别表示该固有参数的下限与上限；
上述固有参数包括：弹性模量等材料参数和试验件的几何尺寸以及部件之间的连接与接触属性。
步骤四：利用修正后的固有参数建立试验件在固支边界条件下的有限元模型，并对该有限元模型进行分析，获得试验件固支边界条件下有限元模型的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为二次有限元分析结果；将上述固支边界条件下的有限元模型的分析过程作为预试验，利用预试验从而帮助后续试验更加顺利的进行。
步骤五：对试验件进行在固支边界条件下的模态试验，获得固支边界条件下试验件的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为二次试验结果。
步骤六：利用二次有限元分析结果和二次试验结果对固支边界条件下有限元模型的待修正参数进行修正，完成模型修正；
具体的，根据以下条件对模型参数进行修正：
min||ftest2-ffem2(x)||
其中，当ffem2(x)为步骤四获得的二次有限元分析结果、ftest2为步骤五获得的二次试验结果时，x2为待修正参数，
和
分别表示待修正参数的下限与上限；
上述待修正参数为除固有参数以外的参数，包括边界条件和高温环境中的膨胀系数。
本实施方式通过优化算法不断迭代计算有限元模型，缩小试验结果和仿真结果之间的差值，达到模型修正的目的。根据经验，步骤三和步骤六中均可选择最小二乘法和遗传算法对模型参数进行修正。最小二乘法计算速度快，耗时少，鲁棒性好，但容易陷入局部最优；遗传算法具有全局搜索能力，但是计算速度慢，耗时长，鲁棒性较差。因此，为了提高模型修正的计算效率，一般选用最小二乘法作为优化算法。
Claims (4)
1.一种针对固支边界条件的分步模型修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：建立试验件在自由边界条件下的有限元模型，并对该有限元模型进行分析，获得试验件自由边界条件下有限元模型的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为一次有限元分析结果；
步骤二：对试验件进行在自由边界条件下的模态试验，获得自由边界条件下试验件的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为一次试验结果；
步骤三：利用一次有限元分析结果和一次试验结果对自由边界条件下有限元模型的固有参数进行修正；
步骤四：利用修正后的固有参数建立试验件在固支边界条件下的有限元模型，并对该有限元模型进行分析，获得试验件固支边界条件下有限元模型的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为二次有限元分析结果；
步骤五：对试验件进行在固支边界条件下的模态试验，获得固支边界条件下试验件的固有频率和模态振型，将该固有频率和模态振型作为二次试验结果；
步骤六：利用二次有限元分析结果和二次试验结果对固支边界条件下有限元模型的待修正参数进行修正，完成模型修正；
步骤三和步骤六均根据以下条件对模型参数进行修正：
min||ftest-ffem(x)||
s.t.x1＜x＜x2
其中，
当ffem(x)为步骤一获得的一次有限元分析结果、ftest为步骤二获得的一次试验结果时，x为固有参数，x1和x2分别表示固有参数的下限与上限；
当ffem(x)为步骤四获得的二次有限元分析结果、ftest为步骤五获得的二次试验结果时，x为待修正参数，x1和x2分别表示待修正参数的下限与上限。
2.根据权利要求1所述的一种针对固支边界条件的分步模型修正方法，其特征在于，步骤三和步骤六均利用最小二乘法对模型参数进行修正。
3.根据权利要求1所述的一种针对固支边界条件的分步模型修正方法，其特征在于，步骤三所述的固有参数包括：弹性模量和试验件的几何尺寸。
4.根据权利要求1所述的一种针对固支边界条件的分步模型修正方法，其特征在于，步骤六所述的待修正参数为除固有参数以外的参数，包括边界条件和高温环境中的膨胀系数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911235514.4A CN110956001B (zh) | 2019-12-05 | 2019-12-05 | 一种针对固支边界条件的分步模型修正方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911235514.4A CN110956001B (zh) | 2019-12-05 | 2019-12-05 | 一种针对固支边界条件的分步模型修正方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110956001A CN110956001A (zh) | 2020-04-03 |
| CN110956001B true CN110956001B (zh) | 2022-06-10 |
Family
ID=69980055
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911235514.4A Expired - Fee Related CN110956001B (zh) | 2019-12-05 | 2019-12-05 | 一种针对固支边界条件的分步模型修正方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110956001B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105740541A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-07-06 | 厦门大学 | 一种基于结构动力学模型修正的预应力识别方法 |
| CN108334670A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-07-27 | 厦门大学 | 一种基于摄动法的复杂模型不确定性有限元模型修正方法 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1524613A1 (en) * | 2003-10-15 | 2005-04-20 | Rieter Technologies A.G. | Optimising method for vibration damping |
| GB201104413D0 (en) * | 2011-03-16 | 2011-04-27 | Airbus Operations Ltd | Stresses induced by random loading |
| CN103886160B (zh) * | 2014-04-04 | 2016-09-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于基础激励响应数据的考虑阻尼的模型修正方法 |
| CN105912772B (zh) * | 2016-04-08 | 2019-04-09 | 北京宇航系统工程研究所 | 一种集频率、振型和频响函数为一体的模型修正方法 |
| CN106529055A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-03-22 | 南京航空航天大学 | 一种基于应变模态振型相关性的模型修正方法 |
| CN106682301A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-05-17 | 西安电子科技大学 | 一种面向多点激励振动试验的系统模型修正方法 |
| CN107941441B (zh) * | 2017-11-14 | 2019-12-03 | 北京卫星环境工程研究所 | 确定模拟在轨边界对航天器在轨动力学特性影响的方法 |
| CN108038277B (zh) * | 2017-11-29 | 2021-03-26 | 中国空间技术研究院 | 一种航天器有限元模型的二次缩聚方法 |
| CN107943757B (zh) * | 2017-12-01 | 2020-10-20 | 大连理工大学 | 一种基于稀疏分量分析模态识别中的阶数确定方法 |
-
2019
- 2019-12-05 CN CN201911235514.4A patent/CN110956001B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105740541A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-07-06 | 厦门大学 | 一种基于结构动力学模型修正的预应力识别方法 |
| CN108334670A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-07-27 | 厦门大学 | 一种基于摄动法的复杂模型不确定性有限元模型修正方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110956001A (zh) | 2020-04-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112699504B (zh) | 装配体物理数字孪生建模方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN111327377B (zh) | 场强预测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN108959794B (zh) | 一种基于深度学习的结构频响动力学模型修正方法 | |
| WO2019011026A1 (zh) | 基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法 | |
| CN112381862B (zh) | 一种cad模型与三角网格全自动配准方法和装置 | |
| CN110442911B (zh) | 一种基于统计机器学习的高维复杂系统不确定性分析方法 | |
| CN109736720B (zh) | 一种基于改进Kriging模型的深海连接器密封结构优化方法 | |
| CN110555231A (zh) | 一种动力学仿真模型修正方法 | |
| CN109459704B (zh) | 一种锂离子电池分容容量的补偿修正方法及装置 | |
| CN112685841A (zh) | 一种带有连接关系的结构的有限元建模、修正方法及系统 | |
| CN116595758A (zh) | 一种机器人研发应用的参数化设计系统及方法 | |
| CN114676522B (zh) | 融合gan和迁移学习的气动形状优化设计方法及系统及设备 | |
| CN108207005B (zh) | 一种lte无线网络的评估方法及服务器 | |
| CN108574290B (zh) | 受迫振荡的振荡源定位方法、装置、终端及可读存储介质 | |
| CN110956001B (zh) | 一种针对固支边界条件的分步模型修正方法 | |
| CN108388909B (zh) | 一种复杂曲面自适应采样方法 | |
| CN110188378A (zh) | 一种基于神经网络的气动数据融合方法 | |
| CN112015631A (zh) | 一种面向软件缺陷预测的不平衡数据生成方法 | |
| CN111783335B (zh) | 一种基于迁移学习的少样本结构频响动力学模型修正方法 | |
| CN110824514A (zh) | 指纹定位方法和装置、计算机可读存储介质 | |
| CN109752958B (zh) | 一种地面控制网更新维护的自适应网型约束平差方法 | |
| CN108221004B (zh) | 一种铝液界面波动的测量方法 | |
| CN101477582B (zh) | 半导体元件的模型修正方法 | |
| CN113743806B (zh) | 一种电力系统非凸双目标最优潮流全局解的搜索方法 | |
| CN105096328A (zh) | 一种基于ios-pso的摄像机自标定方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20220610 |