摘要
本发明提供了一种主动学习型海洋平台结构快速随机模型修正方法,本发明首先考虑灵敏度进行修正参数选择,然后进行试验方案设计,建立初始Kriging模型;找到新修正参数训练样本,计算新样本对应频率,采用新的训练集重新构建Kriging模型,基于重新构建的Kriging模型进行随机模型修正,采用实测频率数据与初始有限元模型频率数据构造目标函数,以修正参数均值和标准差为求解目标,利用优化算法进行求解,得到待修正有限元模型修正参数的均值和标准差,重复迭代,实现海洋平台结构随机修正。本发明实现了小样本及噪声误差下快速高效精准模型修正,能够采用更少的训练样本得到更高的修正精度。
技术关键词
海洋平台结构
Kriging模型
模型修正方法
实测频率
参数
有限元模型修正
拉丁超立方抽样
训练集
矩阵
有限元分析软件
特征值
表达式
噪声误差
数据
训练样本集
遗传算法
多项式
代表
系统为您推荐了相关专利信息
模型构建方法
栅漏电容
寄生晶体管
电压控制电流源
双极结型晶体管
性能测试方法
MOF复合材料
pH响应
凝胶
模糊控制规则
稳定性控制方法
双时间尺度
越野车辆
噪声方差
质心侧偏角
光纤报警系统
多通道
激光器
视频监控数据
信号调节电路