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Multi-Level Substructure-Based Model Updating for Structural Damage Detection
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OA
AI
DOI：10.3390/buildings16122402.png)
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摘要
En 中文
有限元模型修正（FEMU）对结构损伤识别至关重要。然而，将其应用于具有丰富结构参数的大型复杂结构时，计算成本往往过高。子结构方法通过结合模型降阶与分治策略来提高计算效率。其与FEMU的集成可以显著加速更新过程。然而，即使采用子结构策略，在更新大量未知参数时仍可能计算效率低下。本研究提出了一种基于多级子结构的FEMU框架，用于高效且准确地识别结构损伤。所提出的FEMU方法首先将整个结构划分为一系列局部子结构，然后通过模态降阶对子结构进行凝聚，并将其组装成降阶全局模型。随后，应用子结构级更新以定位受损子结构，接着在识别出的子结构内进行单元级更新，以确定具体的受损单元。对框架和高层建筑进行的数值验证表明，所提出的多级框架相比传统的单级子结构方法显著提高了计算效率，减少了每次迭代更新步骤中的参数数量，同时保持了较高的损伤检测精度。
Keyword:
damage detection
model updating
substructuring method
multi-level framework
期刊
IF:
3.1
论文数:
1.8W
被引数:
2.5W
机构
引用论文
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