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题名基于归一化频响函数曲率的随机模型修正
被引量：1
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作者
李佳佳
彭珍瑞
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机构
兰州交通大学机电工程学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第6期1030-1035,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51768035)
甘肃省高校协同创新团队项目(2018C-12)。
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文摘
为提高随机模型修正的计算效率以及待修正参数均值和标准差的修正精度,提出了一种将Kriging模型和归一化频响函数曲率相结合的随机模型修正方法。首先,构造Kriging模型,将待修正参数作为Kriging模型输入,对应的归一化频响函数曲率作为Kriging模型输出;然后,采用麻雀算法以Kriging模型预测响应与实验响应之差的绝对值之和作为目标函数修正参数均值,以互信息作为目标函数修正参数标准差;最后,通过三维桁架验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法修正后的参数均值误差均低于0.2%,标准差误差均低于2.5%。
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关键词
随机模型修正
KRIGING模型
频响函数
归一化曲率
互信息
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Keywords
Stochastic model updating
Kriging model
frequency response function
normalized curvature
mutual information
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分类号
TP113
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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