摘要
本发明公开了一种基于实测数据的复材固化变形仿真模型参数辨识方法,涉及复材固化仿真领域,具体过程为:首先获取待辨识材料体系下的一组复材零件的实测固化变形数据,利用仿真数据针对其中每一个零件建立待辨识参数到固化变形的数据驱动预测模型,进而将这些数据驱动模型作为固化变形仿真模型的代理模型,通过大规模搜索迭代确定所有待辨识参数的取值,使得代理模型预测数据与实测固化变形数据之间的差距满足用户设定的目标;本发明提供的一种基于实测数据的复材固化变形仿真模型参数辨识方法,可以直接利用实测数据高效获取复材固化变形仿真模型中的关键参数,从而显著提高复材零件固化变形的仿真精度。
技术关键词
参数辨识方法
仿真模型
数据驱动模型
复材零件
高维场数据
迭代优化方法
仿真数据
数据分布
决策树模型
支持向量机
迭代方法
蒙特卡洛
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