-
题名基于SGMD及LWOA-ELM的有限元模型修正
被引量：1
- 1
-
-
作者
赵宇
彭珍瑞
-
机构
兰州交通大学机电工程学院
天水师范学院电子信息与电气工程学院
-
出处
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期255-263,共9页
-
基金
国家自然科学基金(51768035)
天水师范学院2021年创新基金(CXJ2021-26)资助项目.
-
文摘
为得到待修正参数与结构响应之间的关系,提高模型修正的效率和精度,提出了一种基于辛几何模态分解(SGMD)和Lévy飞行鲸鱼优化算法(LWOA)优化极限学习机(ELM)的有限元模型修正(FEMU)方法。首先,对加速度频响函数(AFRF)进行SGMD分解,采用能量熵增量法确定重组辛几何分量(SGC)构成SGC矩阵。然后,利用LWOA对ELM的权值和阈值进行优化,提高ELM模型的预测效率,以LWOA-ELM为代理模型映射出待修正参数与SGC矩阵之间的关系。最后,以试验频响函数SGC矩阵与LWOA-ELM模型输出所得矩阵差值的F-范数最小为目标函数,结合LWOA求解待修正参数。算例分析表明,提出的方法用于有限元模型修正有较好的可行性和有效性。以SGC矩阵表征AFRF的修正方法,有较好的噪声鲁棒性;LWOA-ELM作为代理模型预测精度高,泛化能力强。
-
关键词
模型修正
辛几何模态分解
能量熵增量法
极限学习机
鲸鱼优化算法
-
Keywords
model updating
symplectic geometry mode decomposition
energy entropy increment method
extreme learning machine
whale optimization algorithm
-
分类号
O32
[理学—一般力学与力学基础]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
