基于Kriging模型和小波包能量譜的隨機模型修正

摘要： 針對隨機模型修正精度和效率低的問題，提出一種基于Kriging模型和小波包能量譜的隨機有限元模型修正方法。首先，假設(shè)模型待修正參數(shù)和響應(yīng)特征均服從正態(tài)分布，將不確定性的模型修正轉(zhuǎn)化為均值和標(biāo)準(zhǔn)差的修正；其次，將待修正參數(shù)作為Kriging模型輸入，加速度頻響函數(shù)經(jīng)過小波包分解后提取的結(jié)點能量作為輸出，引入政治優(yōu)化算法優(yōu)化相關(guān)系數(shù)以構(gòu)造Kriging模型；然后，將最小化試驗響應(yīng)與...