结合SVR响应面与粒子群优化的有限元模型修正

作者：何子豪; 吴邵庆^*

来源：振动与冲击, 2023, 42(15): 163-240.

DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2023.15.020

• 有限元模型修正
• 支持向量回归机(SVR)
• SVR响应面
• 粒子群优化
• 试验研究

提出了一种模型修正方法，可以在不依赖模型灵敏度的前提下，利用较少的计算量实现对结构有限元模型的参数修正。该方法首先构建代理模型替代结构有限元模型，通过计算少量样本点，训练支持向量回归机(support vector regression, SVR)预测参数所对应的响应；其次，以结构固有频率的残差为目标函数，利用粒子群优化算法实现全局寻优求解，得到修正后的有限元模型参数；进一步，以带孔平板为试验研究对象，基于实测数据验证了所提方法的有效性，并讨论不同参数、样本点数等对模型修正精度的影响；最后，用某卫星结构模型修正算例证明了该方法相对基于灵敏度分析的方法在计算耗时上的优势。该研究旨在为具有复杂参数-响应特征的结构模型修正提供技术支持。

• 单位
  土木工程学院; 东南大学