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混合试验中考虑实际边界条件的多输入在线模型修正方法。 (英语) Zbl 07847613号

摘要:在评估结构抗震性能的在线混合试验中,数值子结构的准确性非常重要。最近开发的在线模型更新(OMU)技术可以通过使用物理测试子结构的测量值来识别和更新参数,从而提高数值子结构的准确性。然而,更新的力学模型通常取决于加载模式,特别是对于在多个方向上具有耦合行为的模型。忽略此影响可能会导致模拟结果与实际性能之间存在很大差异。本文提出了一种多输入、考虑耦合边界条件的OMU方法,用于识别叠层橡胶支座复杂力学模型的参数,其中水平性能受到垂直力的显著影响。在这种方法中,水平和垂直响应作为无迹卡尔曼滤波器的输入,以识别力学模型的参数,而垂直响应提供附加信息和约束。通过垂直力-位移切换控制和水平位移控制实现了真实的边界条件。六层钢框架的其中一个隔离器被选为物理下部结构。选择一个复杂的力学模型来模拟数值子结构中剩余的隔离器,并在线更新参数。混合试验结果表明,与传统方法相比,该方法具有更高的屈服后刚度比估计精度。变异系数降低了50%,收敛效率提高了近五倍,证明了该方法的有效性和准确性。

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74-10 可变形固体力学问题的数学建模或模拟
74小时75 动力学固体力学中的反问题

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Matlab语言
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全文: 内政部

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