利用参数化﹑正则化的试验测试数据修正有限元模型[外文翻译].doc

利用参数化﹑正则化的试验测试数据
修正有限元模型

在模型修正中的两个关键问题是决定如何参数化有限元模型和从病态方程中估计未知参数。缺乏对这些问题的认识，将导致修正的模型没有物理意义。本文概述了作者参数化的做法，采用物理、几何和普通单元参数。它也适用于正则化方法，即参数的约束，奇异值分解，L型曲线和交叉验证，以修正模型。


关键词：修正，有限元，振动测试，参数，正则化

1 导言
有限元模型的修正已成为一个可行的方法，以增加结构动态响应与模型预测之间的相关性。在模型修正中，调整模型参数以减小基于测量配置和相应的模型预测之间残数的惩罚函数。典型的测量包括模态模型（固有频率和振型）和频率响应函数。惩罚函数的选择和优化方法，已受到广泛的研究，并在作者的研究论文（Mottershead & Friswell 1993）﹑书籍（Friswell & Mottershead 1995）﹑Mechanical Systems和 Signal Processing特刊中充分阐述。本文考虑如何用参数表示有限元模型，以及如何规范由此得出的估计方程方面的问题，以获得一个良态的解决方案。这些都是模型修正中的关键问题。

2 参数化有限元模型
参数化在有限元模型修正中是一个关键步骤。重要的是选择的参数应能阐明模糊的模型，并且在这种情况下，必须的是模型的输出对参数敏感。通常单元作为候选参数在质量和刚度矩阵中表现非常不好， 这也就是直接法的模型修正不被采用的原因之一（Friswell & Mottershead 1995）。这种较差表现的一个原因就是刚度矩阵单元值受控于高频模式，而是用低频模式来衡量。单元参数，如梁单元的抗绕刚度可用于只要有一定理由的关于为何单元性能存在误差的方面。