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基于改进LHD和动态Kriging模型的桥梁结构有限元模型修正
| 论文题名： | 基于改进LHD和动态Kriging模型的桥梁结构有限元模型修正 |
| 关键词： | 桥梁结构;有限元模型修正;拉丁超立方设计;动态Kriging模型 |
| 摘要： | 在桥梁结构健康监测、损伤识别及承载力评定等研究中，一个准确的基准有限元模型至关重要。然而，依据设计图纸和设计师经验建立的初始有限元模型与实际结构存在一定的误差，需要通过模型修正获得一个准确的基准有限元模型。利用代理模型替代有限元模型进行反复迭代，避免了有限元模型的多次调用，有利于提高修正效率。经过长足的发展和探索，基于代理模型的有限元模型修正技术仍存在一些缺陷： （1）代理模型的取样方法中，常用的拉丁超立方设计（Latin hypercube design,LHD）存在“空间填充”随机性大的问题，优化LHD存在耗时长、设计效率低的问题； （2）静态代理模型存在严重依赖于试验设计方法产生的样本点、易陷入局部最优和修正效果不确定性大等问题； （3）动态Kriging代理模型中改善期望准则存在后期收敛缓慢、优化效率低和每次迭代只增加一个样本点等问题。 为了解决上述问题，论文在LHD和动态代理模型等领域进行了研究和分析，提出了一种基于改进LHD和动态Kriging的模型修正方法。主要的研究内容包括： （1）介绍了一种优化LHD，并引入基于样本尺寸调整策略的“平移传播”算法，提出了一种改进LHD方法。不同尺寸样本的空间填充性能和设计效率结果表明：改进LHD能够快速高效生成具有良好空间填充性和映射性的样本。平面桁架结构的模型修正结果表明：具有良好空间填充性能的试验设计方法一定程度上有利于提高修正效率和修正精度；同时，验证了静态代理模型存在易陷入局部最优和严重依赖于试验设计方法生成的样本点的问题； （2）介绍了基于改善期望准则的动态Kriging优化方法，并引入最优预测准则和重要设计区间两种策略，提出了基于混合并行准则的动态Kriging优化方法。测试函数分析结果表明：基于动态Kriging的优化方法大大降低了试验设计方法生成样本点的依赖性；基于混合并行准则的动态Kriging优化方法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。将所提优化方法用于ASCE-Benchmark结构的模型修正，修正结果表明：所提方法以较少的有限元模型调用次数和迭代次数，获得了更好的修正结果，提高了修正效率； （3）最后，将所提方法应用于一座缩尺斜拉桥的模型修正。模型修正结果表明：修正后的有限元模型理论响应与实测响应更加接近，能够更好的代表实际结构；基于混合并行准则的动态Kriging模型修正方法以较少的有限元模型调用次数和迭代次数，获得了更好的修正结果，提高了修正效率。 |
| 作者： | 冯毅 |
| 专业： | 土木工程 |
| 导师： | 康俊涛 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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