基于SGMD及LWOA-ELM的有限元模型修正

来源：计算力学学报杂志2023年第2期北京时间：

作者：赵宇,彭珍瑞

单位：兰州交通大学 机电工程学院, 兰州 730070,天水师范学院 电子信息与电气工程学院, 天水 741000,兰州交通大学 机电工程学院, 兰州 730070

摘要：为得到待修正参数与结构响应之间的关系,提高模型修正的效率和精度,提出了一种基于辛几何模态分解(SGMD)和Lévy飞行鲸鱼优化算法(LWOA)优化极限学习机(ELM)的有限元模型修正(FEMU)方法。首先,对加速度频响函数(AFRF)进行SGMD分解,采用能量熵增量法确定重组辛几何分量(SGC)构成SGC矩阵。然后,利用LWOA对ELM的权值和阈值进行优化,提高ELM模型的预测效率,以LWOA-ELM为代理模型映射出待修正参数与SGC矩阵之间的关系。最后,以试验频响函数SGC矩阵与LWOA-ELM模型输出所得矩阵差值的F-范数最小为目标函数,结合LWOA求解待修正参数。算例分析表明,提出的方法用于有限元模型修正有较好的可行性和有效性。以SGC矩阵表征AFRF的修正方法,有较好的噪声鲁棒性;LWOA-ELM作为代理模型预测精度高,泛化能力强。

关键词：模型修正,辛几何模态分解,能量熵增量法,极限学习机,鲸鱼优化算法,

基金资助：国家自然科学基金(51768035);天水师范学院 2021年创新基金(CXJ2021-26)资助项目.