本發明公開了一種基于仿真和試驗數據混合驅動的結構性能預測方法,在靜力試驗中,將有限測量數據和仿真數據結合,建立融合模型,利用大量仿真數據和少量試驗數據來提高混合數據構造的代理模型精度,發展變保真度模型構建方法,實現結構狀態場重構,通過利用多精度深度神經網絡模型,自適應的學習試驗數據和仿真數據之間的線性和非線性關系,實現空間維度上的健康預測。在健康監測試驗中,利用優化算法對融合模型進行修正,所構建的融合模型融合了健康監測數據,能夠反映結構真實物理狀態,實現時間維度上的健康預測。本發明充分考慮飛行器的靜動力特性和復合材料損傷演化過程與參數變化規律,研究反映結構實時損傷狀態和載荷歷程的集成多物理量、多參量高保真仿真過程。通過試驗數據不斷修正有限元模型參數,使得所建立數字原理樣機能夠對結構的多物理場環境下的力學響應和損傷擴展過程進行高精度映射。
聲明:
“基于仿真和試驗數據混合驅動的結構性能預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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