融合物理约束与数字孪生的非线性系统降阶模型生成方法技术方案

本发明专利技术涉及一种融合物理约束与数字孪生的非线性系统降阶模型生成方法，属于数字孪生技术领域。其中，该方法包括：对高维动态响应数据进行稀疏采样，提取高保真模型数据的主导模态，提取过程中通过物理场梯度约束保留物理突变区域的模态；结合高保真有限元模型与低保真简化模型，构建基于多保真代理模型的混合降阶框架；基于混合降阶框架在数据‑物理联合驱动的模型训练与优化中融合数据驱动误差和物理机理残差，基于在线流数据更新主导模态的基函数；将高保真有限元模型和降阶模型的输出进行交叉验证，通过迭代优化策略提升降阶模型精度。实现了模型智能化降阶问题，保证了降阶模型的准确性，快速性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数字孪生，具体涉及一种融合物理约束与数字孪生的非线性系统降阶模型生成方法。

技术介绍

1、目前，在大型结构如汽车、工程装备等领域，基于有限元模型的结构耐久仿真面临着诸多挑战。一方面，这些大型结构的模型结构复杂，包含大量零部件及其相互作用关系，这使得建立精确的有限元模型变得极为困难且耗时。另一方面，结构的非线性特性，如材料的非线性、几何非线性以及接触非线性等，进一步增加了仿真的难度与复杂度。

2、例如，在模拟车辆行驶过程中的悬架系统耐久性时，需要考虑橡胶衬套的超弹性变形、金属部件的大位移以及各部件之间的复杂接触关系，这些非线性因素相互耦合，导致有限元方程求解难度大幅上升。

3、而且，耐久仿真通常需要进行大量的循环载荷分析，计算过程繁琐，单次仿真耗时数小时甚至数天，这严重制约了设计迭代的速度。同时，高自由度的有限元模型对算力和存储资源的需求极为苛刻。一台典型的大型工程机械结构耐久仿真，其有限元模型自由度可达数十万至上百万，需要高性能计算机集群的支持，并且占用大量的存储空间来保存中间结果和计算数据。>

4、在这种情本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种融合物理约束与数字孪生的非线性系统降阶模型生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稀疏采样方法为：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高保真模型数据的主导模态为表征系统关键动力学特征的低维基函数集合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主导模态的提取方法包括：物理约束模态分解、突变区域模态保留、多尺度模态选择、动态模态更新；其中所述物理约束模态分解采用本征正交分解结合物理场梯度加权函数构建加权内积空间，确保提取的模态同时满足数据统计特征和物理场梯度约束；所述动态模态更新通过在线流数据检...

【技术特征摘要】

1.一种融合物理约束与数字孪生的非线性系统降阶模型生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稀疏采样方法为：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高保真模型数据的主导模态为表征系统关键动力学特征的低维基函数集合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主导模态的提取方法包括：物理约束模态分解、突变区域模态保留、多尺度模态选择、动态模态更新；其中所述物理约束模态分解采用本征正交分解结合物理场梯度加权函数构建加权内积空间，确保提取的模态同时满足数据统计特征和物理场梯度约束；所述动态模态更新通过在线流数据检测新模态能量占比，根据所述新模态能量占比触发增量式的基函数更新。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高保真有限元...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓文彬，孙效杰，宋松，
申请(专利权)人：慧勒科技上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：