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基于kriging代理模型的鋼桁架橋有限元模型參數(shù)修正
0有限元模型修正近年來(lái),有限模型被廣泛使用。然而,由于等式模型的不確定性因素,如網(wǎng)格劃分、邊界條件、材料物理參數(shù)等,建立的有限模型與實(shí)際結(jié)構(gòu)之間往往存在一些差異,因此有必要對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行修改,并盡可能接近實(shí)際結(jié)構(gòu)。關(guān)于有限元模型修正的方法可以分為三類,即直接類修正算法在實(shí)際運(yùn)用有限元模型計(jì)算的過(guò)程中,由于直接調(diào)用有限元軟件進(jìn)行模型修正存在著計(jì)算效率低、不方便二次開(kāi)發(fā)等缺點(diǎn),學(xué)者提出了采用代理模型并結(jié)合智能算法進(jìn)行模型修正的方法,此類方法可以克服修正過(guò)程中大量調(diào)用有限元模型計(jì)算繁瑣的不足。目前常用的代理模型包括響應(yīng)面模型其中,Kriging代理模型方法本文以濱湖路鋼桁架橋?yàn)檠芯繉?duì)象,選擇橋梁結(jié)構(gòu)的參數(shù)作為修正對(duì)象,基于Kriging代理模型和橋梁荷載試驗(yàn)數(shù)據(jù),以修正橋梁的有限元模型,使有限元模型更接近橋梁的實(shí)際情況。1修正ksi格模型的理論1.1參數(shù)xf及局部xKriging模型方法作為線性回歸分析的改進(jìn)技術(shù),由線形回歸模型與隨機(jī)過(guò)程相加組合而成,其基本形式為:式中:x是維度為d的設(shè)計(jì)參數(shù)[xf(x)負(fù)責(zé)模擬全局近似計(jì)算,z(x)負(fù)責(zé)模擬局部近似計(jì)算。z(x)是隨機(jī)過(guò)程,其均值為零且協(xié)方差不為零。在Kriging代理模型中,由于z(x)這一隨機(jī)過(guò)程的靈活運(yùn)用,其建立的代理模型具有很強(qiáng)的靈活性,這樣一來(lái),模型可以更好的運(yùn)用于求解復(fù)雜情況的非線性結(jié)構(gòu),解決了傳統(tǒng)基于多項(xiàng)式函數(shù)所建立的代理模型在精度上的不足。z(x)的協(xié)方差矩陣具有如下形式:式中:RR(x式中:x1.2kriger模型優(yōu)化對(duì)于參數(shù)θ由上式可得出結(jié)構(gòu)響應(yīng)估計(jì)值的殘值:若上式所示殘差的平均值為0,則得到的結(jié)構(gòu)響應(yīng)值則為無(wú)偏估計(jì)值,可得到下式所示關(guān)系:可以求得結(jié)構(gòu)響應(yīng)估計(jì)值的方差為:式中:r為相關(guān)矩陣R中的某一列。通過(guò)求解結(jié)構(gòu)響應(yīng)估計(jì)值方差的最小值,并使其滿足無(wú)偏估計(jì)的約束,可建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù):式中:λ為拉格朗日乘子向量,通過(guò)優(yōu)化求解可得以下結(jié)果:將上述結(jié)果引入結(jié)構(gòu)響應(yīng)估計(jì)值可得:若令其中,式中:空間相關(guān)矩陣R為:上述兩式β*與σ式中:|R|為矩陣R的行列式值;θ值可以通過(guò)優(yōu)化方法得到。確定了θ求解關(guān)于以上優(yōu)化問(wèn)題,可得到參數(shù)θ基于Kriging模型的有限元模型修正方法也屬于響應(yīng)面方法的一種,通過(guò)不同函數(shù)建立的響應(yīng)面模型其適用性也不盡相同,所以,就需要對(duì)所建立的響應(yīng)面模型進(jìn)行精度驗(yàn)算。驗(yàn)證響應(yīng)面模型精度的方法有很多,如:殘差的正態(tài)分布檢驗(yàn)、殘差的均值、EISE檢驗(yàn)、R相對(duì)均方根誤差(RMSE):判定系數(shù):式中:y和y2初始開(kāi)元模型的建立2.1主桁架下弦桿濱湖路橋位于宛溪河上,其主體結(jié)構(gòu)為兩跨鋼桁架橋其跨徑為50+50m,主桁架采用雙片桁架,邊支點(diǎn)桁高為4.5m,中支點(diǎn)桁高為17.5m。上弦桿線形為二次拋物線形式,主桁架下弦桿采用焊接整體節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)形式,主橋橋梁橫斷面共33m,全橋材料為Q345qD鋼材。橋型布置如圖1所示。2.2有限元模型建立按照設(shè)計(jì)圖紙,使用有限元計(jì)算軟件Midas建立全橋有限元模型,上部結(jié)構(gòu)采用Q345qD鋼材,設(shè)計(jì)強(qiáng)度200MPa,容重取,考慮到加勁肋、橫隔板、橫肋的重量,橋梁結(jié)構(gòu)的自重系數(shù)取1.2。每側(cè)護(hù)欄取,每側(cè)燈柱取,橋面鋪裝取,人行道自重簡(jiǎn)化成荷載:,人群荷載集度取:,汽車荷載取公路-Ⅰ級(jí)。橋面系模型采用4片主梁,主桁架采用雙桁架模型進(jìn)行分析,全橋模型均采用梁?jiǎn)卧M(jìn)行模擬。全橋共離散成1112個(gè)單元。其有限元計(jì)算模型見(jiàn)圖2所示。表1給出利用有限元模型計(jì)算得到的結(jié)構(gòu)前三階豎彎自振頻率與振型。3現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)脈測(cè)試及結(jié)果3.1自振特性分析脈動(dòng)試驗(yàn)主要測(cè)量主橋的自振頻率、振型和阻尼比。試驗(yàn)選用壓電式加速度傳感器,記錄橋梁結(jié)構(gòu)在環(huán)境激勵(lì)下,如風(fēng)、水流、地脈動(dòng)等引起的橋梁振動(dòng),然后對(duì)記錄下來(lái)的橋梁振動(dòng)時(shí)程信號(hào)進(jìn)行處理,并進(jìn)行時(shí)域和頻域分析,求出橋梁結(jié)構(gòu)自振特性。全橋共設(shè)置6個(gè)加速度傳感器測(cè)點(diǎn),試驗(yàn)中加速度傳感器測(cè)點(diǎn)布置如圖3所示。對(duì)環(huán)境激勵(lì)下橋梁的響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行多次功率譜的平均分析,可得到橋梁的各階自振頻率,再利用各個(gè)測(cè)點(diǎn)的振幅和相位關(guān)系,可求得橋梁各階模態(tài)相應(yīng)的振型,利用幅頻圖上各峰值處的半功率帶寬或時(shí)域上的自相關(guān)確定各階模態(tài)阻尼比。利用脈動(dòng)試驗(yàn)測(cè)出全橋結(jié)構(gòu)前三階豎彎振型以及頻率。3.2動(dòng)力響應(yīng)分析本文中,使用隨機(jī)子空間方法(SSI)方法,處理所采集的響應(yīng)信號(hào),識(shí)別結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)。圖4為1號(hào)測(cè)點(diǎn)的加速度時(shí)程響應(yīng)。圖5為基于SSI的豎向振動(dòng)頻率穩(wěn)定圖。表2列出了該橋?qū)崪y(cè)自振頻率以及振型圖。4初步模型的改進(jìn)4.1krige模型建立的基本步驟利用Kriging代理模型進(jìn)行有限元模型修正,即通過(guò)隱式函數(shù)關(guān)系來(lái)表示隨機(jī)輸入變量與輸出變量之間的關(guān)系,并采用相關(guān)試驗(yàn)來(lái)擬合假定的函數(shù)關(guān)系,利用其替代原復(fù)雜結(jié)構(gòu)的有限元求解過(guò)程。基于Kriging代理模型來(lái)進(jìn)行有限元模型修正通過(guò)四個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn):(1)試驗(yàn)設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)一定的試驗(yàn)方案,確定結(jié)構(gòu)的輸入與輸出信息;(2)確定Kriging模型的回歸模型與相關(guān)模型函數(shù)的具體形式;(3)建立代理模型,通過(guò)相應(yīng)的數(shù)據(jù)擬合出響應(yīng)面模型,并檢驗(yàn)?zāi)P偷臄M合精度;(4)優(yōu)化與預(yù)測(cè),利用實(shí)測(cè)響應(yīng)值與參數(shù)通過(guò)Kriging模型進(jìn)行分析與預(yù)測(cè),得到優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)參數(shù)以及其對(duì)應(yīng)的有限元模型?;谏鲜隼碚?,首先對(duì)橋梁脈動(dòng)試驗(yàn)進(jìn)行分析,選定濱湖路橋結(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)作為修正影響因素分析。本文,選取結(jié)構(gòu)的彈性模量、泊松比、線膨脹系數(shù)與容重作為需要修正的影響因素。選取結(jié)構(gòu)的各參數(shù)的初始值如下表所示,在此基礎(chǔ)上,選擇相關(guān)參數(shù)變化空間為初始參數(shù)的0.75~1.25倍。表3為相關(guān)參數(shù)的初始值。本文基于均值設(shè)計(jì),樣本設(shè)定為U根據(jù)表6與表7均勻設(shè)計(jì)表及其使用表,設(shè)計(jì)如下12組Kriging代理模型試驗(yàn)。根據(jù)12水平均勻設(shè)計(jì)表及其使用表格,設(shè)計(jì)各組試驗(yàn),一共12組,通過(guò)改變?cè)O(shè)計(jì)的參數(shù),利用建立的有限元計(jì)算模型,得到所需頻率值,其結(jié)果如表7所示。4.2krige代理模型通過(guò)上述均勻設(shè)計(jì)的樣本點(diǎn)作為已知信息輸入矩陣;將有限元計(jì)算軟件得到的相應(yīng)頻率值作為輸出矩陣。由于實(shí)際工程問(wèn)題中非線性問(wèn)題程度較高,本文中回歸模型選用線性函數(shù);對(duì)于相關(guān)函數(shù)方程的選擇,由于高斯函數(shù)相對(duì)于其他幾種相關(guān)函數(shù)優(yōu)化模型的優(yōu)化效果最好,本文中相關(guān)函數(shù)選用高斯函數(shù)。運(yùn)用Matlab軟件中的DACE工具箱構(gòu)建Kriging代理模型,本文中,采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,用確定的參數(shù)確定最優(yōu)相關(guān)模型?;贙riging理論所建立的代理模型為一個(gè)隱式函數(shù),在本文中不給出具體的函數(shù)表達(dá)式,僅以響應(yīng)面圖形表示所建立的Kriging代理模型。圖6~圖8分別表示各主要結(jié)構(gòu)參數(shù)與前三階固有頻率值之間的Kriging模型。圖(a)為彈性模量和泊松比分別與前三階固有頻率之間的Kriging模型,圖(b)為線膨脹系數(shù)和容重與前三階固有頻率之間的Kriging模型。將前三階實(shí)測(cè)頻率輸入構(gòu)建的Kriging代理模型中用于回歸預(yù)測(cè),便可得到預(yù)測(cè)值,將預(yù)測(cè)所得的設(shè)計(jì)參數(shù)代入原有限元模型中以達(dá)到修正此有限元模型的目的。通過(guò)求解修正后的有限元模型便可得到修正后的理論振動(dòng)頻率。預(yù)測(cè)參數(shù)值如下表8所示,表9給出了通過(guò)Kriging代理模型修正后的理論振動(dòng)頻率與實(shí)測(cè)振動(dòng)頻率以及修正前的原始有限元模型計(jì)算所得振動(dòng)頻率。由表9可知,經(jīng)Kriging代理模型修正后計(jì)算所得結(jié)構(gòu)頻率與真實(shí)值相差均在以內(nèi)。4.3代理模型精度分析驗(yàn)證Kriging代理模型所得預(yù)測(cè)值的精度,本文引入前文所述的檢驗(yàn)及相對(duì)均方根誤差(RMSE)對(duì)修正后的模型進(jìn)行評(píng)估。表10表示了所建立的Kriging代理模型的精度計(jì)算值。從上表可知,相對(duì)均方根誤差(RMSE)值均很接近0,這表明所建立的Kriging代理模型與有限元模型計(jì)算值之間的差異很??;在值計(jì)算中,各階次的Kriging代理模型精度的計(jì)算結(jié)果均在0.95以上,這表明建立的Kriging代理模型可以準(zhǔn)確地描述系統(tǒng)輸入與輸出之間的關(guān)系。此時(shí)建立的Kriging代理模型已經(jīng)可以很好的進(jìn)行有限元參數(shù)優(yōu)化。5krige代理模型中的應(yīng)用本文介紹了Kriging代理模型在有限元模型修正中的應(yīng)用,并通過(guò)濱湖路橋?qū)嵗f(shuō)明Kriging代理模型結(jié)合有限元軟件在橋梁工程中的實(shí)際應(yīng)用。(1)舉例說(shuō)明Kriging代
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