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      基于區(qū)間攝動的不確定非線性結(jié)構(gòu)動力學(xué)模型修正方法研究

      2022-01-05 02:13:48任銘澤鄧忠民國兆普
      振動與沖擊 2021年24期
      關(guān)鍵詞:時域修正均值

      任銘澤,鄧忠民,國兆普

      (1.北京航空航天大學(xué) 宇航學(xué)院,北京 100191;2.中國航天科工集團(tuán) 北京動力機(jī)械研究所,北京 100074)

      近年來,有限元模型修正方法被廣泛應(yīng)用于航空、航天、土木建筑等領(lǐng)域[1],這類方法利用測量數(shù)據(jù)作為參考數(shù)據(jù)來提高模型精度,通過識別和改進(jìn)建模參數(shù),從而使模型能更好地對結(jié)構(gòu)的響應(yīng)進(jìn)行預(yù)測[2]。

      確定性結(jié)構(gòu)有限元模型修正方法[3-4]目前已被廣泛應(yīng)用于工程結(jié)構(gòu)中,但在實際工程結(jié)構(gòu)中普遍存在不確定性[5]。工程中的不確定性主要分為三類[6]:①結(jié)構(gòu)參數(shù)不確定性,例如某些復(fù)合材料的物理參數(shù)存在明顯不確定,螺栓、鉸接等連接結(jié)構(gòu)的邊界條件難以精準(zhǔn)化等;②分析模型不確定性,主要是由仿真軟件本身的邊界條件難以精準(zhǔn)化等;③試驗測量不確定性,例如在測量過程中,由于人為或者儀器本身誤差導(dǎo)致的不確定性。結(jié)構(gòu)不確定性在很大程度上影響動力學(xué)分析結(jié)果的可信度,因此開展考慮不確定性的結(jié)構(gòu)有限元模型修正的研究具有極大的工程意義。

      不確定性研究方法主要分為概率與非概率方法[7]。概率方法通常需要大量的試驗數(shù)據(jù)來獲得較準(zhǔn)確的統(tǒng)計信息,但是當(dāng)試驗數(shù)據(jù)樣本數(shù)量較少,不足以準(zhǔn)確的描述結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計特性時,會引起較大的誤差[8]。非概率方法中具有代表性的就是區(qū)間方法,僅需要參數(shù)的上下界即可進(jìn)行相關(guān)研究,對于處理少量試驗數(shù)據(jù)或某些特殊的不確定性問題有很好的效果。得益于區(qū)間理論的發(fā)展以及Chen等[9]、Ben-Haim等[10]學(xué)者的研究,區(qū)間方法已成功應(yīng)用于結(jié)構(gòu)靜力學(xué)、動力學(xué)分析問題。

      在不確定性有限元模型修正研究領(lǐng)域,Collins等[11]首先提出的最小方差法;之后,Beck等[12]提出了貝葉斯統(tǒng)計框架,利用動態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)定量分析結(jié)構(gòu)模型的預(yù)測精;王登剛等[13]提出了一種結(jié)構(gòu)計算區(qū)間反演方法,將模型修正問題轉(zhuǎn)化為全局優(yōu)化問題;姜東等[14]提出了在區(qū)間參數(shù)結(jié)構(gòu)特征值分析理論基礎(chǔ)上,利用參數(shù)靈敏度分析進(jìn)行區(qū)間模型修正方法。

      線性結(jié)構(gòu)的不確定問題研究已經(jīng)取得很大成果,非線性結(jié)構(gòu)與線性結(jié)構(gòu)相比,非線性結(jié)構(gòu)的響應(yīng)與輸入之間的傳遞函數(shù)會隨著激勵的變化而變化,因此非線性響應(yīng)的求解往往會有更大的計算量甚至?xí)惺諗啃詥栴}。在不確定非線性分析研究上,張義民等[15]提出了一種概率攝動有限元法,并用于解決多自由度非線性隨機(jī)參數(shù)振動響應(yīng)分析,但是此方法對參數(shù)先驗信息要求較高;邱志平等[16]采用一種以區(qū)間數(shù)學(xué)為基礎(chǔ),將不確定性參數(shù)用區(qū)間進(jìn)行定量化,借助一階泰勒級數(shù),給出了近似估計非線性振動系統(tǒng)動力響應(yīng)范圍的區(qū)間分析方法,相較于概率攝動法結(jié)果略顯保守。已有的非線性動力學(xué)研究主要集中在研究已知不確定參數(shù)的區(qū)間分布信息,對參數(shù)的響應(yīng)區(qū)間的求解問題上,對不確定非線性模型修正問題還缺少相關(guān)的研究。

      本文介紹了一種區(qū)間模型修正法,它是一階區(qū)間攝動技術(shù)與傳統(tǒng)的有限元模型修正中代價函數(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。傳統(tǒng)的有限元模型修正問題將仿真響應(yīng)與實際響應(yīng)的差的平方和作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),本文基于傳統(tǒng)模型修正方法,結(jié)合區(qū)間攝動理論,進(jìn)行不確定性模型修正問題中非概率區(qū)間模型修正問題研究,相較于以往不確定非線性分析研究,降低了對參數(shù)區(qū)間分布的先驗信息需求的同時,研究通過區(qū)間攝動法求解響應(yīng)區(qū)間,并在此基礎(chǔ)上對不確定參數(shù)區(qū)間進(jìn)行修正。

      1 相關(guān)理論

      1.1 非線性結(jié)構(gòu)動力學(xué)區(qū)間攝動理論

      考慮N自由度非線性結(jié)構(gòu)系統(tǒng)動力學(xué)微分方程

      (1)

      式中,B為不確定性參數(shù),可以包含不確定載荷參數(shù)和不確定結(jié)構(gòu)參數(shù)。

      (3)

      式中,Kc為非線性剛度系數(shù),用于描述非線性恢復(fù)力,Kc通常用非線性系數(shù)c乘以結(jié)構(gòu)不確定剛度K來表示。

      采用區(qū)間攝動理論將其分解為區(qū)間均值和區(qū)間半徑兩部分

      K=[Kc-ΔK,Kc+ΔK]

      (4)

      式中:Kc為區(qū)間均值;ΔK為區(qū)間的半徑。

      對含不確定參數(shù)的非線性結(jié)構(gòu)時域響應(yīng),相應(yīng)地有

      X(t)∈X(t)I=[X0-ΔX,X0+ΔX]

      (5)

      對于自由度為N的系統(tǒng)有X=[X1,X2,…,Xn]

      X的區(qū)間均值為

      (6)

      式中,s為樣本點數(shù)量。

      區(qū)間半徑為

      (7)

      時域動響應(yīng)分解為

      (8)

      1.2 基于區(qū)間攝動的模型修正理論

      定義目標(biāo)函數(shù)

      minr(B)=(Xi(B)-Xi)2

      (9)

      式中:Xi(B)為仿真值;Xi為真實值。將不確定參數(shù)定義為確定部分和不確定小量的和的形式

      B=Bc+δB

      (10)

      與此同時將響應(yīng)也分為確定參數(shù)和不確定參數(shù)兩部分的響應(yīng)

      (11)

      相應(yīng)的將優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)分為由確定參數(shù)(區(qū)間均值)和不確定參數(shù)(區(qū)間半徑)導(dǎo)致的響應(yīng)兩部分的和的形式

      r(B)=r0(Bc)+δr(δB)

      (12)

      將式(8)、式(11)、式(12)代入式(9)

      (13)

      式(13)展開并分離為確定參數(shù)部分零階式的式(14)和不確定參數(shù)部分一階式的式(15)

      (14)

      (15)

      (16)

      通過求解式(14)中的極小化問題,可以得到不確定參數(shù)均值的估計?,F(xiàn)在的主要目標(biāo)是找到求解參數(shù)的“真”區(qū)間半徑,使結(jié)構(gòu)響應(yīng)的修正值與試驗值相匹配,用ΔXi近似替換式(16)中的δXi作為真實響應(yīng)的區(qū)間半徑,得到

      (17)

      通過建立和求解式(14)和式(17)的最小值問題??梢缘玫讲淮_定參數(shù)的修正區(qū)間,并用均值和區(qū)間半徑區(qū)間來表示。通過上述分析,區(qū)間有限元模型修正過程主要包括兩個步驟:①區(qū)間均值優(yōu)化;②在均值修正基礎(chǔ)上,區(qū)間半徑優(yōu)化。

      2 模型修正算法

      2.1 區(qū)間均值修正

      區(qū)間均值的修正問題,與確定性模型修正問題類似,可分為以下幾步:

      步驟2代入結(jié)構(gòu)動力學(xué)時域動響應(yīng)計算的算法中,得到時域響應(yīng)的區(qū)間均值的X0(θc),建立參數(shù)區(qū)間均值和響應(yīng)區(qū)間均值的函數(shù)關(guān)系

      (18)

      步驟3利用式(14)得到待修正參數(shù)的確定部分(區(qū)間均值)導(dǎo)致的響應(yīng)的與試驗數(shù)據(jù)的殘差

      ε1=X(θ0)-Xm

      (19)

      步驟4將均值的修正轉(zhuǎn)化為了如下的優(yōu)化問題

      (20)

      式中,下標(biāo)l和u分別為修正參數(shù)的空間的下限和上限,通過對式(20)進(jìn)行最小化尋優(yōu)可得到參數(shù)的均值的修正值

      θc=[θ1c,θ2c,…,θnc]T

      (21)

      2.2 區(qū)間半徑修正

      區(qū)間半徑的修正算法主要有以下幾個步驟:

      步驟1在區(qū)間均值修正的基礎(chǔ)上,基于對待修正參數(shù)區(qū)間采用固定抽樣間隔的均勻抽樣方法得到樣本點,代入有限元模型計算得到時域響應(yīng)區(qū)間;

      步驟2建立參數(shù)區(qū)間半徑和響應(yīng)區(qū)間半徑的函數(shù)關(guān)系

      δX=δX(δθ)=[δx1(δθ),δx2(δθ),…,δxn(δθ)]T

      (22)

      其中,

      (23)

      (24)

      步驟3利用式(17)得到待修正參數(shù)不確定部分(區(qū)間半徑)導(dǎo)致的響應(yīng)的與試驗數(shù)據(jù)區(qū)間半徑的殘差

      ε2=δX(δθ)-ΔXm

      (25)

      步驟4因此將區(qū)間半徑的修正轉(zhuǎn)化為了如下的優(yōu)化問題

      (26)

      步驟5通過對式(26)進(jìn)行最小化尋優(yōu)可得到參數(shù)的區(qū)間半徑的修正值

      Δθ=[δθ1,δθ2,…,δθn]T

      (27)

      步驟6因此待修正參數(shù)區(qū)間的修正值為

      Θ=[θc-Δθ,θc+Δθ]

      (28)

      具體流程如圖1所示。其中區(qū)間均值修正步驟中,均值附近的固定取樣區(qū)間設(shè)定為真實區(qū)間半徑,灰色部分為真實的區(qū)間信息。可以看出算法分為兩步:①求解區(qū)間均值修正值;②在此基礎(chǔ)上,修正攝動量(區(qū)間半徑),這保證區(qū)間半徑是在區(qū)間均值修正基礎(chǔ)上的的修正結(jié)果,這是兩個相關(guān)聯(lián)的變量。

      圖1 基于攝動法的區(qū)間模型修正流程

      3 算例分析

      3.1 算例一 兩自由度剛架結(jié)構(gòu)

      算例模型采用如圖2所示的兩層剛架結(jié)構(gòu),鋼架結(jié)構(gòu)的支柱只提供彎曲剛度不計質(zhì)量,水平桿具有質(zhì)量,只發(fā)生水平位移,系統(tǒng)的運(yùn)動微分方程為

      圖2 兩自由度剛架結(jié)構(gòu)

      (29)

      其中,

      Kc=c×K×104

      (30)

      確定的結(jié)構(gòu)參數(shù)包括剛架m1,m2質(zhì)量分別為1 kg,2 kg,等效非線性系數(shù)為Kc,其中c分別取0和1,對比分析線性和非線性模型修正方法的修正效果,外作用力F(t)=10·sin(100·t)。

      假設(shè)不確定的參數(shù)真實值區(qū)間為

      K1=K2=[0.8,1.2]·103N/m。

      區(qū)間均勻抽樣的取樣間隔r分別設(shè)定為0.01和0.001,樣本點個數(shù)由區(qū)間長度除以取樣間隔r得到。時域動響應(yīng)的計算采用Newmark-β直接積分法,仿真時間為1 s,仿真步長為0.001 s。

      分別假設(shè)待修正的參數(shù)的初始區(qū)間為

      initial-1:K1=K2=0.9+[-0.4,0.4]·103N/m

      initial-2:K1=K2=0.8+[-0.5,0.5]·103N/m

      當(dāng)非線性系數(shù)取0和1時,區(qū)間的均值和區(qū)間半徑的迭代收斂曲線,如圖3和圖4所示。從圖可知,區(qū)間均值和半徑經(jīng)過二十余次迭代后收斂到真實值附近,而且當(dāng)初始區(qū)間不同的情況下,修正后參數(shù)區(qū)間均值和半徑均能收斂到真實區(qū)間附近,這表明在非線性和線性不確定模型修正問題上,該算法具有很好的收斂效果,且算法穩(wěn)定性好。c取0和1兩種情況下修正前后參數(shù)的區(qū)間誤差,如表1、表2和表3所示。從表中數(shù)據(jù)可知,兩種結(jié)構(gòu)形式下,修正后區(qū)間均值和區(qū)間半徑的誤差小于3%,較初始誤差有大幅度下降,說明該方法對線性和非線性結(jié)構(gòu)均有很高修正精度,表2和表3分別為不同取樣間隔r為0.01和0.001的條件下,區(qū)間修正誤差對比,結(jié)果表明取樣間隔越小,修正后參數(shù)區(qū)間誤差更小。

      表1 修正前后不確定參數(shù)區(qū)間誤差(c=0)

      表2 修正前后不確定參數(shù)區(qū)間誤差(c=1,initial-1,r=0.01)

      表3 修正前后不確定參數(shù)區(qū)間誤差(c=1,initial-1,r=0.001)

      圖3 區(qū)間均值收斂過程

      圖4 區(qū)間半徑收斂過程

      對修正前后的參數(shù)區(qū)間,通過均勻取樣的方法構(gòu)造參數(shù)樣本,帶入確定的有限元模型計算得到修正前后的時域響應(yīng)的區(qū)間分布。圖5為(c=1,initial-1,r=0.001)條件下,修正前后自由度X2的時域響應(yīng)的響應(yīng)區(qū)間與真實的響應(yīng)區(qū)間的對比,其中:U和 L分別為時域響應(yīng)區(qū)間的上界和下界;R,Q,H分別為真實值、修正前和修正后。從圖5可知,修正后的響應(yīng)區(qū)間和真實的響應(yīng)區(qū)間的曲線基本重合,兩個區(qū)間在不同采樣時間都能很好地吻合,能夠準(zhǔn)確反映仿真試驗結(jié)果。

      圖5 修正前后時域響應(yīng)X2(C=1, initial-1,r=0.001)

      3.2 算例二 非線性懸臂梁

      算例模型采用如圖6所示的自由端帶有非線性彈簧的懸臂梁結(jié)構(gòu),梁的截面為圓形,梁的結(jié)構(gòu)參數(shù)如表4所示,以梁的材料的彈性模量E和材料密度ρ作為不確定參數(shù)的待修正參數(shù)。

      圖6 懸臂梁有限元模型

      表4 梁結(jié)構(gòu)參數(shù)

      假設(shè)梁的材料特性參數(shù)中彈性模量E和材料密度ρ的真實值分別為

      E=0.7+[-0.1,0.1](102GPa)

      ρ=2.7+[-0.3,0.3](103kg/m3)

      假設(shè)彈性模量E和材料密度ρ的初始值分別為

      E=0.49+[-0.2,0.2](102GPa)

      ρ=2.43+[-0.4,0.4](103kg/m3)

      即彈性模量E的區(qū)間均值被低估了30%,區(qū)間半徑初始誤差+100%;材料密度ρ的區(qū)間均值被低估了10%,區(qū)間半徑初始誤差33.3%。

      取立方非線性和分段非線性兩種非線性形式進(jìn)行仿真,對于立方非線性,非線性彈簧剛度系數(shù)Kc定義為k·c,c為非線性系數(shù)定義為1×103,彈簧恢復(fù)力位移呈現(xiàn)三次關(guān)系,結(jié)構(gòu)的整體運(yùn)動學(xué)方程為

      (31)

      對于分段非線性,取分段間隔|δ|=1×10-4,非線性恢復(fù)力呈現(xiàn)分段性,非線性恢復(fù)力為

      (32)

      結(jié)構(gòu)運(yùn)動學(xué)方程為

      (33)

      外力F(t)=600sin(400×t),梁單元為歐拉-伯努利梁單元。采用Newmark-β法進(jìn)行時域動響應(yīng)的計算,取仿真時間t=5 s,時間步長為0.001 s。采用間隔r為0.001的均勻取樣方法分別對初始和真實參數(shù)區(qū)間進(jìn)行抽樣,構(gòu)造參數(shù)樣本空間。

      修正后不確定參數(shù)的區(qū)間誤差比較,如表5和表6所示。非線性形式為立方非線性和分段非線性時,修正后參數(shù)的區(qū)間均值誤差均下降到小于0.1%,彈性模量E區(qū)間半徑誤差從100%分別下降到1.4%和2.0%,材料密度ρ的區(qū)間半徑誤差下降到0.6%和0.8%。兩種非線性形式下不確定參數(shù)的修正后誤差與修正前相比均有大幅的下降。

      表5 修正后參數(shù)的區(qū)間誤差(立方非線性,r=0.001)

      表6 修正后參數(shù)的區(qū)間誤差(分段非線性,r=0.001)

      彈性模量E和材料密度ρ的區(qū)間均值和區(qū)間半徑的迭代收斂曲線(取樣間隔r為0.001),如圖7和圖8所示。從圖中可以看出兩種非線性形式的兩個不確定參數(shù)的區(qū)間均值和區(qū)間半徑在二十多次迭代后收斂于真實值附近。

      圖7 彈性模量E收斂過程:區(qū)間均值,區(qū)間半徑

      圖8 材料密度ρ收斂過程:區(qū)間均值,區(qū)間半徑

      為了直觀對比修正前后的時域響應(yīng)區(qū)間,分別計算參數(shù)修正前后以及試驗(真實)的時域響應(yīng)區(qū)間,修正前后的自由端的時域響應(yīng)區(qū)間的修正值和試驗值的對比,如圖9所示。圖9中的曲線代表的對象和“算例一”相同,從圖中可以看出兩種非線性形式下修正后的時域響應(yīng)區(qū)間的上下界和真實的響應(yīng)區(qū)間基本重合,證明兩種非線性形式下修正后的響應(yīng)區(qū)間都能反映真實的響應(yīng)區(qū)間。

      圖9 修正前后時域響應(yīng)區(qū)間

      4 結(jié) 論

      本文基于區(qū)間攝動原理,提出了一種求解不確定非線性結(jié)構(gòu)模型修正問題的方法。通過區(qū)間攝動原理,將不確定性參數(shù)和時域動響應(yīng)分別表示為區(qū)間均值和區(qū)間半徑的形式。通過建立不確定參數(shù)和響應(yīng)的區(qū)間均值、半徑映射關(guān)系將不確定性模型修正問題轉(zhuǎn)化為修正區(qū)間均值和區(qū)間半徑的確定性優(yōu)化問題。通過兩種不同非線性形式以及潛在線性結(jié)構(gòu)對比研究表明:

      (1)立方非線性結(jié)構(gòu)和潛在的線性結(jié)構(gòu)的對比,兩種情況下修正后不確定參數(shù)的修正誤差均較小,說明此方法對非線性和線性結(jié)構(gòu)都能適用。

      (2)初始參數(shù)區(qū)間對算法修正結(jié)果影響較低,改變初始的參數(shù)區(qū)間,修正的區(qū)間參數(shù)仍能快速收斂,且修正后的結(jié)果具有很高的精度。

      (3)立方非線性和分段非線性兩種非線性結(jié)構(gòu)的不確定參數(shù)的區(qū)間均值和區(qū)間半徑都能快速的收斂到真實值附近,證明對于不同的非線性形式,該方法都能進(jìn)行高效的區(qū)間修正。

      根據(jù)修正后的區(qū)間構(gòu)造參數(shù)樣本,代入有限元模型中計算對應(yīng)的響應(yīng)區(qū)間,修正之后的響應(yīng)區(qū)間與試驗樣本(真實值)的響應(yīng)區(qū)間吻合良好,能夠準(zhǔn)確的反映試驗樣本的區(qū)間特性。

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