[发明专利]一种基于多元不确定性的结构有限元模型修正方法

摘要

一种基于多元不确定性的结构有限元模型修正方法，步骤如下1在有限元软件中建立初始的参数化等效有限元模型；2筛选显著性参数；3获取样本点，构建出不完全可变高阶响应面模型；4响应面模型的有效性进行判断，若满足执行下一步，若不满足返回步骤3；5建立高阶响应面与蒙特卡罗法相结合的快速随机抽样分析模型，统计出仿真输出响应的均值和协方差阵；6统计出试验输出结果的均值和协方差阵；7构造试验和仿真相关的均值和协方差的加权目标函数；8反向估计出输入参数的均值和协方差阵；9判断是否满足修正精度，若满足，停止迭代；否则重复返回步骤八。减少了迭代的计算量，适用范围广，实现大尺度参数范围的寻优。

主权项

一种基于多元不确定性的结构有限元模型修正方法，其特征在于：它包括以下步骤：步骤1：在有限元软件中建立初始的参数化等效有限元模型，即修正前的有限元模型；步骤2：根据试验设计和F值检验分析来筛选显著性参数；步骤3：对显著性参数重新进行试验设计获取样本点，构建出不完全可变高阶响应面模型；步骤4：响应面模型的有效性进行判断，若满足执行下一步，若不满足返回步骤3；步骤5：建立高阶响应面与蒙特卡罗法相结合的快速随机抽样分析模型，实现不确定性正向传递分析，统计出仿真输出响应的均值和协方差阵；步骤6：多次重复性试验分析，统计出试验输出结果的均值和协方差阵；步骤7：仿真/试验的相关性分析，构造试验和仿真相关的均值和协方差的加权目标函数；步骤8：不确定性反向传递分析，反向估计出输入参数的均值和协方差阵；步骤9：终止条件为判断是否满足修正精度，若满足，则停止迭代；否则重复返回步骤8。