.png){kind=icon}
返回
Data-driven identification-free approach for nonlinear structural dynamics
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s11071-025-11163-7.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
在结构动力学领域，准确识别和模拟非线性结构由于所涉及现象的固有复杂性而构成重大挑战。传统的基于模型的方法，无论是面向物理的还是数据驱动的，都固有地容易受到与建模和识别过程相关的认知不确定性影响。本研究提出了一种替代的数据驱动无识别方法，灵感来自近期提出的“数据驱动的计算力学”（DDCM）范式。与需要显式恢复力模型进行数值积分的传统基于模型方法不同，所提出的方法通过将其表述为数据集与离散动态平衡约束之间的双重距离最小化问题，能够直接从测量的恢复力数据集中模拟非线性动力系统。本研究中，我们提出了基于恢复力数据集解决结构动力学问题中非线性问题的创新数据驱动求解器的公式和概念验证。对称非线性杜芬振荡器（Duffing oscillator）的全面数值研究表明，该数据驱动求解器具有很高的预测精度。数据驱动求解器的实验应用也以混合非线性能量阱（Hybrid Nonlinear Energy Sink, HNES）为例进行了展示。
Keyword:
Data-driven computational mechanics
Restoring force
Data-driven solver
Hybrid nonlinear energy sink
期刊
IF:
6
论文数:
1.4W
被引数:
4.1W
机构
引用论文
Nonlinear system identification in structural dynamics: 10 more years of progress结构动力学中的非线性系统识别: 10多年的进展
.png){kind=icon}
PREAI
分享收藏Graph-based representation of history-dependent material response in the Data-Driven Computational Mechanics framework数据驱动的计算力学框架中历史相关材料响应的基于图的表示
OAAI
OAAI分享收藏Complex dynamics of a nonlinear aerospace structure: Experimental identification and modal interactions非线性航空航天结构的复杂动力学: 实验识别和模态相互作用OAAI
OAAI分享收藏Discovering governing equations from data by sparse identification of nonlinear dynamical systems通过非线性动力系统的稀疏识别从数据中发现控制方程OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容