專利名稱：一種基于實測模態(tài)的空間網(wǎng)格結構模型分步修正方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種結構的模型修正方法，特別涉及一種空間網(wǎng)格結構的模型修正方法。
背景技術：
空間網(wǎng)格結構是由桿件及節(jié)點按照一定規(guī)則組成的空間結構體系，主要有網(wǎng)架結構、網(wǎng)殼結構、組合網(wǎng)架(殼)結構及預應力網(wǎng)架(殼)結構等形式。其多為關系到國計民生的公共建筑或區(qū)域標志性建筑，使用期往往長達幾十年、甚至上百年，處于自然環(huán)境中不可避免地遭受到環(huán)境侵蝕、材料老化、地基不均勻沉降等因素耦合作用的影響，極端情況下就會引發(fā)出災難性突發(fā)事件。因此進一步加強與深化空間結構監(jiān)測技術及其安全性評價方面的問題研究，具有重要理論意義及現(xiàn)實意義。建立合理的有限元模型用于研究結構的動力特性是工程結構長期健康監(jiān)測和狀態(tài)評估的基礎，而根據(jù)施工圖紙建立的結構初始有限元模型包含較多理想化信息或簡化假定。由于空間網(wǎng)格結構形體復雜，自由度眾多、節(jié)點連接復雜、有限元離散化等多種因素必將導致按初始模型計算的結構響應與實際結構響應存在一定的偏差。因此為了能夠?qū)Y構進行準確的模擬，必然需要采用一些理論和方法來減小這種差異，即需要對初始模型進行修正。傳統(tǒng)的結構模型修正和基于模態(tài)分析的結構損傷識別方法在實際應用過程中都遇到易受環(huán)境影響、模型依賴性強和系統(tǒng)容錯性差等問題的困擾，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(簡稱ANN)以其良好的非線性映射能力、強大的解決反問題的能力、實時計算和系統(tǒng)良好的魯棒性在工程應用領域得到普遍重視。以y代表結構的響應，P代表設計參數(shù)，假設結構響應與設計參數(shù)之間存在如下的函數(shù)關系:y = f(p);將其改寫為:p = ^(y).即以響應y為自變量，設計參數(shù)P為因變量，對有限元模型修正而言，響應的目標值y是已知的，如果可以獲得準確的函數(shù)關系r1，則模型修正就歸結為求解設計參數(shù)的目標值p的正問題?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的模型修正方法，其核心就在于以神經(jīng)網(wǎng)絡表述函數(shù)關系r1，然后根據(jù)響應的目標值直接輸出設計參數(shù)的目標值?？紤]到一般的空間網(wǎng)格結構為鋼結構，可近似認為其桿件物理參數(shù)是精確的，要修正的主要是桿件端部的節(jié)點連接剛度。節(jié)點的實體建模過程中由于需要設置一些參數(shù)，而大部分參數(shù)是一個范圍，因此只能得到一個較準確的結果。另外由于空間網(wǎng)格結構的自由度太多，且能夠獲得的實測數(shù)據(jù)非常有限，而基于不完備測試信息的情況下直接利用神經(jīng)網(wǎng)絡對整體結構的模型修正幾乎是不可能完成的，會出現(xiàn)訓練樣本組合爆炸的問題，因此降低神經(jīng)網(wǎng)絡的計算量成為了能否使用該方法的關鍵。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對上述問題，提供了 一種基于實測模態(tài)數(shù)據(jù)采用ANN技術的空間網(wǎng)格結構模型分步修正新方法，可使計算工作量大大減少，從而增強神經(jīng)網(wǎng)絡技術對空間網(wǎng)格結構進行模型修正的實用性。該方法精簡了神經(jīng)網(wǎng)絡的結構并提高了其非線性映射能力及模型修正的效率，具有一定的工程實用價值。本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的:—種基于實測模態(tài)的空間網(wǎng)格結構模型分步修正方法,其特征在于:一種基于實測模態(tài)數(shù)據(jù)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術的空間網(wǎng)格結構模型修正新方法，首先建立空間網(wǎng)格結構的半剛性模型，然后以節(jié)點實體建模的結果為依據(jù)，確定了節(jié)點單元剛度折減系數(shù)的基準值，最后在此基礎上采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術，利用有限測點的模態(tài)信息構造網(wǎng)絡輸入?yún)?shù)CPFM，對節(jié)點單元剛度折減系數(shù)進行分步修正，從而合理的考慮了節(jié)點的半剛性，得到更接近實際結構的有限元模型。上述方法具體包括以下幾個步驟:(I)利用有限元軟件建立空間網(wǎng)格結構的剛性模型，所述的剛性模型為將空間網(wǎng)格結構拆分為單元結構，所述的單元結構由桿件及與其相連接的節(jié)點組成，將單元結構簡化為一根桿件A，用梁單元B模擬桿件A，即稱其為剛性模型；然后對模型進行模態(tài)計算，進行模態(tài)理論結果與實測結果的相關性分析得到第I階頻率變化率ER1，若相關性結果滿足判斷準則，則認為所建模型為精確模型，否則繼續(xù)下一步，對剛性模型進行修正；所述的判斷準則為ER1 d(2)對單元結構進一步優(yōu)化，其中節(jié)點用剛度可調(diào)的梁單元C模擬，與節(jié)點相連接的桿件用梁單元B模擬，即得到空間網(wǎng)格結構的半剛性模型；(3)對優(yōu)化后的單元結構分類，即對空間網(wǎng)格結構的半剛性模型中的單元結構分類，分類標準為任意兩個單元結構中的節(jié)點與桿件完全一致；(4)對不同類別單元結構中的節(jié)點和桿件分別進行有限元實體建模，桿件單元由桿件剛度EI表示，節(jié)點單元為aiEI，其中％為節(jié)點單元剛度折減系數(shù)，取值范圍為0〈％〈1，i表示單元結構的種類，a,的初始值為實體建模結果中節(jié)點單元剛度與桿件單元剛度的比值； (5)計算空間網(wǎng)格結構半剛性模型中每類單元結構的節(jié)點單元剛度倍率K與空間網(wǎng)格結構頻率變化率Af的函數(shù)關系曲線，當其原點處的斜率k > I時，在± 范圍內(nèi)對第i類單元結構的Bi進行修正，0 < P < 20%，得到修正后的節(jié)點單元剛度折減系數(shù)a」，且j i ;(6)對空間網(wǎng)格結構進行加速度傳感器優(yōu)化布置，所采用的方法為測點布置優(yōu)先級綜合排序法；通過環(huán)境激勵、激振器激勵或者數(shù)值模擬的方式獲取空間網(wǎng)格結構的頻率和振型向量；(7)在初次修正的范圍內(nèi)對半剛性模型進行模態(tài)計算，構造訓練樣本lRKRp…，Rj]，其中Rj表示第j類單元結構所對應的a」在土P范圍內(nèi)等步長變換得到的YX I向量，Y為正整數(shù)且Y彡5 ;從[R1, -,Rj]所對應的每一個列向量中任選一個元素Rij, I彡i彡Y，i為正整數(shù)，構成IXj的行向量，將IXj行向量中的元素代入到空間網(wǎng)格結構的半剛性模型進行模態(tài)計算，根據(jù)步驟(6)布置的測點獲取的空間網(wǎng)格結構的頻率及振型向量構造的CPFM作為輸入?yún)?shù)，輸出參數(shù)為S = [RilA1,…，Ri/a」]'采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡GRNN A進行訓練。將空間網(wǎng)格結構實測模態(tài)數(shù)據(jù)構造的CPFM作為訓練完畢的GRNN A的輸入，輸出為初次修正后的單元剛度折減系數(shù)a/ ；(8) 二次修正結果a/在土Q范圍內(nèi)對半剛性模型進行模態(tài)計算，0 < Q < P，構造訓練樣本u,U = [U1,…,Uj],其中Uj表示第j類單元結構所對應的a/在土Q范圍內(nèi)等步長變換得到的VX I向量，V為正整數(shù)且V彡5 ;從[U1, -,Uj]所對應的每一個列向量中任選一個元素U?！?I彡c彡V, c為正整數(shù),構成IXj的行向量,將IXj行向量中的元素代入到空間網(wǎng)格結構的半剛性模型進行模態(tài)計算，根據(jù)步驟(6)布置的測點獲取的空間網(wǎng)格結構的頻率及振型向量構造的CPFM作為輸入?yún)?shù)，輸出參數(shù)為E = [Ucl/a/,…，Ucj/a/ ]T。訓練廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡GRNNB，將空間網(wǎng)格結構實測模態(tài)數(shù)據(jù)構造的頻率與振型的組合參數(shù)CPFM作為訓練完畢的GRNN B的輸入，輸出為二次修正后的單元剛度折減系數(shù)a/’ ；(9)將二次修正后的單元剛度折減系數(shù)a/’對應的節(jié)點剛度代入到步驟2得到空間網(wǎng)格結構的半剛性模型，得到最終修正后的有限元模型，即空間網(wǎng)格結構的精確有限元模型。步驟⑴中所述的第I階頻率變化率ER1的計算公式如下:
權利要求
1.一種基于實測模態(tài)的空間網(wǎng)格結構模型分步修正方法，其特征在于包括以下幾個步驟: (1)利用有限元軟件建立空間網(wǎng)格結構的剛性模型，所述的剛性模型為將空間網(wǎng)格結構拆分為單元結構，所述的單元結構由桿件及與其相連接的節(jié)點組成，將單元結構簡化為一根桿件A，用梁單元B模擬桿件A，即稱其為剛性模型；然后對模型進行模態(tài)計算，進行模態(tài)理論結果與實測結果的相關性分析得到第I階頻率變化率ER1，若相關性結果滿足判斷準貝U，則認為所建模型為精確模型，否則繼續(xù)下一步，對剛性模型進行修正；所述的判斷準則為 ER1 ( 5% ； (2)對單元結構進一步優(yōu)化，其中節(jié)點用剛度可調(diào)的梁單元C模擬，與節(jié)點相連接的桿件用梁單元B模擬，即得到空間網(wǎng)格結構的半剛性模型； 3)對優(yōu)化后的單元結構分類，即對空間網(wǎng)格結構的半剛性模型中的單元結構分類，分類標準為任意兩個單元結構中的節(jié)點與桿件完全一致； (4)對不同類別單元結構中的節(jié)點和桿件分別進行有限元實體建模，桿件單元由桿件剛度EI表示，節(jié)點單元為afl，其中ai為節(jié)點單元剛度折減系數(shù)，取值范圍為0〈ai〈l，i表示單元結構的種類，a,的初始值為實體建模結果中節(jié)點單元剛度與桿件單元剛度的比值； (5)計算空間網(wǎng)格結構半剛性模型中每類單元結構的節(jié)點單元剛度倍率K與空間網(wǎng)格結構頻率變化率Af的函數(shù)關系曲線，當其原點處的斜率k> I時，在土P范圍內(nèi)對第i類單元結構的％進行修正，O < PS 20%，得到修正后的節(jié)點單元剛度折減系數(shù)&」，且j ( i ； (6)對空間網(wǎng)格結構進行加速度傳感器優(yōu)化布置，所采用的方法為測點布置優(yōu)先級綜合排序法；通過環(huán)境激勵、激振器激`勵或者數(shù)值模擬的方式獲取空間網(wǎng)格結構的頻率和振型向量； (7)在初次修正的范圍內(nèi)對半剛性模型進行模態(tài)計算，構造訓練樣本lRKRp…，Rj]，其中Rj表示第j類單元結構所對應的a」在土P范圍內(nèi)等步長變換得到的YX I向量，Y為正整數(shù)且Y彡5 ;從[R1,…，Rj]所對應的每一個列向量中任選一個元素Rij，I彡i彡Y, i為正整數(shù)，構成I X j的行向量，將I X j行向量中的元素代入到空間網(wǎng)格結構的半剛性模型進行模態(tài)計算，根據(jù)步驟(6)布置的測點獲取的空間網(wǎng)格結構的頻率及振型向量構造的CPFM作為輸入?yún)?shù)，輸出參數(shù)為S = [RilZV…，采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡GRNN A進行訓練；將空間網(wǎng)格結構實測模態(tài)數(shù)據(jù)構造的CPFM作為訓練完畢的GRNN A的輸入，輸出為初次修正后的單元剛度折減系數(shù)a/ ； (8)二次修正結果a/在土Q范圍內(nèi)對半剛性模型進行模態(tài)計算，0 < Q < P，構造訓練樣本U, U = [U1,…，Uj],其中Uj表示第j類單元結構所對應的a/在土Q范圍內(nèi)等步長變換得到的VX I向量，V為正整數(shù)且V彡5 ;從[U1, -,Uj]所對應的每一個列向量中任選一個元素U?！?I彡c彡V, c為正整數(shù),構成IXj的行向量,將IXj行向量中的元素代入到空間網(wǎng)格結構的半剛性模型進行模態(tài)計算，根據(jù)步驟(6)布置的測點獲取的空間網(wǎng)格結構的頻率及振型向量構造的CPFM作為輸入?yún)?shù)，輸出參數(shù)為E = [Ucl/a/,…，UJa/ ]T ;訓練廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡GRNNB，將空間網(wǎng)格結構實測模態(tài)數(shù)據(jù)構造的頻率與振型的組合參數(shù)CPFM作為訓練完畢的GRNN B的輸入，輸出為二次修正后的單元剛度折減系數(shù)a/’ ； (9)將二次修正后的單元剛度折減系數(shù)a/’對應的節(jié)點剛度代入到步驟2得到空間網(wǎng)格結構的半剛性模型，得到最終修正后的有限元模型，即空間網(wǎng)格結構的精確有限元模型。
2.如權利要求1所述的基于實測模態(tài)的空間網(wǎng)格結構模型分步修正方法，其特征在于:步驟(I)中所述的第I階頻率變化率ER1的計算公式如下:
3.根據(jù)權利要求1所述的基于實測模態(tài)的空間網(wǎng)格結構模型分步修正方法，其特征在于:步驟(7)中所述的頻率與振型的組合參數(shù)CPFM的計算公式為:CPFM= (FREijFRE2,...，F(xiàn)REm ;DF1, DF2, , DFnj(2) 式中m為空間網(wǎng)格結構的頻率階數(shù)，m < 5，n為空間網(wǎng)格結構的振型階數(shù)，n < 3，F(xiàn)REi，i=l,2,.. ，m，為空間網(wǎng)格結構的第i階頻率，/)/ ] 0/.M,為空間網(wǎng)格結構第i階模態(tài)對應于q個測試自由度的歸一化振型向量，計算公式如下
全文摘要
本發(fā)明涉及一種結構的模型修正方法，特別涉及一種空間網(wǎng)格結構的模型修正方法。首先建立空間網(wǎng)格結構的半剛性模型，然后以節(jié)點實體建模的結果為依據(jù)，確定了節(jié)點單元剛度折減系數(shù)的基準值，最后在此基礎上采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術，利用有限測點的模態(tài)信息構造神經(jīng)網(wǎng)絡輸入?yún)?shù)CPFM，對螺栓球節(jié)點單元剛度折減系數(shù)進行分步修正，得到更接近于實際結構的有限元模型。適用于大型結構如輸電線塔、鋼桁架及鋼框架結構的模型修正，尤其適用于節(jié)點眾多的大跨空間網(wǎng)格結構的模型修正，該方法精簡了神經(jīng)網(wǎng)絡的結構并提高了其非線性映射能力及模型修正的效率，具有一定的工程實用價值。
文檔編號G06F17/50GK103106305SQ20131004238
公開日2013年5月15日 申請日期2013年2月1日 優(yōu)先權日2013年2月1日
發(fā)明者吳金志, 劉才瑋, 張毅剛 申請人:北京工業(yè)大學