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Accelerated dynamics model updating method based on multigrid reduced-order technique
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AI
DOI：10.1016/j.compstruc.2025.107866.png)
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摘要
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有限元模型与实际结构的动态特性之间的差异是常见的，并且通常源于各种不确定性和假设。这些包括简化、制造不准确性和材料近似。为了提高动态模型预测的准确性，有限元模型通常使用实验数据进行更新。本文介绍了一种基于多网格降阶技术的加速动力学模型更新方法。进行全面的灵敏度分析以分类模型参数，从而减少优化过程中涉及的参数数量。通过整合模态分析的实验数据和频率响应函数（FRFs），对有限元模型进行更新，以更好地反映实际的动态行为。此外，多网格降阶技术显著提高了优化过程中FRF的计算效率。所提出的模型更新方法通过GARTEUR飞机模型的模拟和悬臂振动实验进行了验证。结果表明，所提出的方法有效地提高了动态模型的准确性，与传统的基于全阶频率响应的动态模型更新方法相比，效率提高了约两个数量级。