基于随机响应面估计参数不确定性的随机模型修正方法技术

本发明专利技术涉及一种基于随机响应面估计参数不确定性的随机模型修正方法，包括以下步骤：1）将结构系统的不确定参数表示为标准随机变量的函数，并将结构系统响应表示为以标准随机变量为自变量的基于Hermite多项式的多项式混沌展开式，求解其待定系数，从而建立结构系统响应的随机响应面模型，并计算结构系统响应的统计特征值；2）利用随机响应面模型的统计特征值与实测响应的统计特征值的误差函数，建立随机模型修正所需的目标函数；3）利用所述目标函数构建优化反问题，分步对参数统计特征值进行修正；4）基于随机修正得到的参数统计特征值，利用随机响应面计算得到结构系统响应的统计特征值。该方法提高了修正效率同时保证了修正精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及结构模型修正和參数识别
，特别是ー种基于随机响应面估计參数不确定性的随机模型修正方法。
技术介绍
对复杂工程结构的静动カ响应分析和參数识别来说，一个准确且有效的物理模型(通常指有限元模型)往往是必不可少的，这点在结构健康监测和损伤识别方面尤其重要。在实际应用中，上述模型不仅要在静动カ响应上与实际结构基本一致，同时还要对因工作环境或运营载荷的改变所导致的结构參数的不确定性(uncertainty),以及參数本身由于制造误差所引起的不确定性(也称为变异性)具有一定的鲁棒性(robustness)。在响应的一致性上，可以通过模型修正方法来实现。然而，考虑了不确定性的模型修正过程要求同时采用概率统计方法，这就大大增加了问题的复杂程度和模型修正的难度。近20年来，模型修正技术在理论和应用上都取得了很多研究成果。但目前为止，绝大多数的模型修正方法都属于确定性(deterministic)方法,即不考虑结构參数和响应中所包含的不确定性(比如材料、几何參数的不确定性，边界条件、连接条件的不确定性以及环境因素的改变所导致的不确定性等)，从而很大程度上制约了模型修正技术在复杂结构上本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于随机响应面估计参数不确定性的随机模型修正方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：构建随机响应面模型：首先将结构系统的不确定参数表示为独立标准随机变量的函数，所述标准随机变量具有平方可积的概率密度函数；而后将结构系统响应表示为以标准随机变量为自变量的基于多变量Hermite多项式的多项式混沌展开式；然后求解所述多项式混沌展开式中的待定系数，由此建立结构系统响应的随机响应面模型，通过所述随机响应面模型计算得到结构系统响应的统计特征值；步骤2：利用所述随机响应面模型的各个统计特征值与实测响应的相应统计特征值分别构建优化目标函数，建立模型修正所需的优化反问题；步骤3：采用分步优化的方式，首先针...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：方圣恩，张秋虎，林友勤，夏樟华，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：