| 主权项 |
一种基于实测模态的空间网格结构模型分步修正方法，其特征在于包括以下几个步骤：(1)利用有限元软件建立空间网格结构的刚性模型，所述的刚性模型为将空间网格结构拆分为单元结构，所述的单元结构由杆件及与其相连接的节点组成，将单元结构简化为一根杆件A，用梁单元B模拟杆件A，即称其为刚性模型；然后对模型进行模态计算，进行模态理论结果与实测结果的相关性分析得到第1阶频率变化率ER1，若相关性结果满足判断准则，则认为所建模型为精确模型，否则继续下一步，对刚性模型进行修正；所述的判断准则为ER1≤5％；(2)对单元结构进一步优化，其中节点用刚度可调的梁单元C模拟，与节点相连接的杆件用梁单元B模拟，即得到空间网格结构的半刚性模型；3)对优化后的单元结构分类，即对空间网格结构的半刚性模型中的单元结构分类，分类标准为任意两个单元结构中的节点与杆件完全一致；(4)对不同类别单元结构中的节点和杆件分别进行有限元实体建模，杆件单元由杆件刚度EI表示，节点单元为aiEI，其中ai为节点单元刚度折减系数，取值范围为0<ai<1，i表示单元结构的种类，ai的初始值为实体建模结果中节点单元刚度与杆件单元刚度的比值；(5)计算空间网格结构半刚性模型中每类单元结构的节点单元刚度倍率K与空间网格结构频率变化率Δf的函数关系曲线，当其原点处的斜率k＞1时，在±P范围内对第i类单元结构的ai进行修正，0＜P≤20％，得到修正后的节 点单元刚度折减系数aj，且j≤i；(6)对空间网格结构进行加速度传感器优化布置，所采用的方法为测点布置优先级综合排序法；通过环境激励、激振器激励或者数值模拟的方式获取空间网格结构的频率和振型向量；(7)在初次修正的范围内对半刚性模型进行模态计算，构造训练样本R，R=[R1，…，Rj]，其中Rj表示第j类单元结构所对应的aj在±P范围内等步长变换得到的Y×1向量，Y为正整数且Y≤5；从[R1，…，Rj]所对应的每一个列向量中任选一个元素Rij，1≤i≤Y，i为正整数，构成1×j的行向量，将1×j行向量中的元素代入到空间网格结构的半刚性模型进行模态计算，根据步骤(6)布置的测点获取的空间网格结构的频率及振型向量构造的CPFM作为输入参数，输出参数为S＝[Ri1/a1，…，Rij/aj]T，采用广义回归神经网络GRNN A进行训练；将空间网格结构实测模态数据构造的CPFM作为训练完毕的GRNN A的输入，输出为初次修正后的单元刚度折减系数aj’；(8)二次修正结果aj’在±Q范围内对半刚性模型进行模态计算，0＜Q＜P，构造训练样本U，U＝[U1，…，Uj]，其中Uj表示第j类单元结构所对应的aj’在±Q范围内等步长变换得到的V×1向量，V为正整数且V≤5；从[U1，…，Uj]所对应的每一个列向量中任选一个元素Ucj，1≤c≤V，c为正整数，构成1×j的行向量，将1×j行向量中的元素代入到空间网格结构的半刚性模型进行模态计算，根据步骤(6)布置的测点获取的空间网格结构的频率及振型向量构造的CPFM作为输入参数，输出参数为E＝[Uc1/a1’，…，Ucj/aj’]T；训练广义回归神 经网络GRNNB，将空间网格结构实测模态数据构造的频率与振型的组合参数CPFM作为训练完毕的GRNN B的输入，输出为二次修正后的单元刚度折减系数aj”；(9)将二次修正后的单元刚度折减系数aj”对应的节点刚度代入到步骤2得到空间网格结构的半刚性模型，得到最终修正后的有限元模型，即空间网格结构的精确有限元模型。 |
