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基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

费庆国;张令弥

  设计参数型有限元模型修正属于结构动力学反问题 ,其理论基础是将结构的特征量视为设计参数的函数 ,然后依据特征量对设计参数的一阶导数信息进行迭代求解。本文提出了一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法 ,把模型修正归结为正问题进行研究。首先将特征量视为自变量 ,设计参数视为因变量 ,以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系 ,然后利用神经网络的泛化特性直接求解设计参数的目标值。不但无需迭代求解 ,而且避开了反问题所面临的复杂的非线性优化计算。 GARTEUR飞机模型仿真研究的结果表明 ,修正后设计参数误差在 2 %以内 ,模态频率误差在 1 %以内。……   
[关键词]:固体力学;模型修正;神经网络;径向基函数
[文献类型]:期刊
[文献出处]: 《南京航空航天大学学报2004年06期
[格式]:PDF原版; EPUB自适应版(需下载客户端)