楊 春 峰, 路 林 華, 張 盛*, 李 云 鵬, 陳 飆 松
(1.大連理工大學(xué) 工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,遼寧 大連 116024;2.大連理工大學(xué) 運(yùn)載工程與力學(xué)學(xué)部 工程力學(xué)系,遼寧 大連 116024)
模型修正(model updating)技術(shù)旨在獲得一個(gè)能夠重現(xiàn)所有實(shí)驗(yàn)測(cè)得的模態(tài)參數(shù)的有限元模型,或者是獲得一個(gè)能夠重現(xiàn)所有測(cè)得的頻率響應(yīng)函數(shù)的模型.
有限元模型(理論模型)計(jì)算中最主要的問(wèn)題是精度問(wèn)題.Mottershead等[1]把有限元模型的誤差主要?dú)w結(jié)為以下三方面:一是有限元模型的結(jié)構(gòu)誤差,這種誤差通常是由有限元建模過(guò)程中的線性化假設(shè)以及邊界條件的近似引起的;二是模型的階次誤差,這是指有限元方法將實(shí)際連續(xù)的無(wú)限維模型離散為有限維模型所帶來(lái)的誤差,離散后的有限元模型的自由度數(shù)有限而無(wú)法模擬出無(wú)限自由度的真實(shí)結(jié)構(gòu);三是模型的參數(shù)誤差,這種誤差主要由對(duì)初始模型不精確的簡(jiǎn)化、近似以及環(huán)境變化和生產(chǎn)制作等原因造成材料和幾何參數(shù)的不確定引起的.
結(jié)構(gòu)動(dòng)力模型修正興起于20世紀(jì)70年代,常用方法有矩陣型修正法、參數(shù)型修正法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的修正方法、基于優(yōu)化設(shè)計(jì)的修正方法等.
將模型修正問(wèn)題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題來(lái)處理是參數(shù)型模型修正方法中比較常見(jiàn)的一種方法.劉繼承等[2]基于一階優(yōu)化算法,只需利用結(jié)構(gòu)模態(tài)試驗(yàn)的部分固有頻率,就能獲得較精確的有限元模型.郭彤等[3]采用基于特征靈敏度的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法對(duì)潤(rùn)揚(yáng)長(zhǎng)江大橋斜拉橋進(jìn)行了模型修正,分析結(jié)果為大跨橋梁的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別和安全監(jiān)測(cè)工作提供了一定的依據(jù).鄭惠強(qiáng)等[4]利用Ansys中的優(yōu)化功能對(duì)TL50型橋吊結(jié)構(gòu)進(jìn)行了模型修正,為之后的結(jié)構(gòu)瞬態(tài)動(dòng)力學(xué)分析提供了切合實(shí)際的數(shù)學(xué)模型.
本文首先闡述將參數(shù)型模型修正方法轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題來(lái)求解的基本思路,然后通過(guò)桁架和Garteur算例來(lái)驗(yàn)證該方法的可行性,并詳細(xì)分析介紹基于優(yōu)化的模型修正方法中模型精化、修正參數(shù)選擇、取值范圍調(diào)整等問(wèn)題.
Mottershead等認(rèn)為理論模型的不精確主要一個(gè)原因便是有限元模型的參數(shù)誤差.這種誤差主要由對(duì)初始模型不精確的簡(jiǎn)化、近似以及環(huán)境變化和生產(chǎn)制作等原因造成材料和幾何參數(shù)的不確定引起的.進(jìn)一步考慮,將這種誤差定位為有限元模型中各個(gè)單元的誤差共同作用引起的[5-7].假設(shè)實(shí)驗(yàn)?zāi)P秃陀邢拊?jì)算模型存在著以下關(guān)系:
式中:Kn、Mn分別為有限元模型第n個(gè)單元的剛度矩陣、質(zhì)量矩陣對(duì)系統(tǒng)整體矩陣的貢獻(xiàn);K*、M*分別為實(shí)驗(yàn)測(cè)試模型對(duì)應(yīng)的剛度矩陣、質(zhì)量矩陣;Ne表示有限元模型單元的個(gè)數(shù);ΔKn、ΔMn分別是有限元模型和實(shí)驗(yàn)?zāi)P椭g的第n個(gè)單元的補(bǔ)償剛度陣、補(bǔ)償質(zhì)量陣,其參數(shù)αn、βn為第n個(gè)單元的剛度修正參數(shù)、質(zhì)量修正參數(shù),可以是單元的彈性模量、密度,或者是其他量.
由式(1)可以看出,每一個(gè)單元的剛度陣和質(zhì)量陣分別只有一個(gè)修正參數(shù),有時(shí)候可能無(wú)法準(zhǔn)確地描述單元的誤差.于是對(duì)式(1)進(jìn)行改造可得[6]
式中:αnk表示第n個(gè)單元的補(bǔ)償剛度陣的第k個(gè)修正參數(shù),βnk表示第n個(gè)單元的補(bǔ)償質(zhì)量陣的第k個(gè)修正參數(shù).
將模型修正問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)以αnk、βnk為參數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題:
其中L、U分別指參數(shù)的下、上限.目標(biāo)函數(shù)f設(shè)定為動(dòng)力分析結(jié)果的函數(shù),如頻率相關(guān)性函數(shù)、模態(tài)相關(guān)性函數(shù).本文以頻率相關(guān)性函數(shù)
為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù).其中ωi為有限元分析的第i階頻率為實(shí)驗(yàn)所測(cè)得的第i階頻率.根據(jù)對(duì)不同頻率的重要性,對(duì)上式進(jìn)行改造,于是其中αi為第i階頻率相關(guān)性的權(quán)重因子,其值越大,該階頻率對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的影響越大,修正后該階頻率的精度也會(huì)越高.
模型修正的關(guān)鍵工作之一是選擇修正參數(shù).面向具體問(wèn)題,應(yīng)根據(jù)有限元模型力學(xué)特性、優(yōu)化目標(biāo)、試驗(yàn)結(jié)果等因素選取合適的模型參數(shù),甚至可以說(shuō)模型參數(shù)的選擇是成敗的關(guān)鍵.一般而言,有限元模型的連接剛度、主要部件的剛度/質(zhì)量、部件幾何參數(shù)都可能是被選參數(shù).
SiPESC.OPT[8]是大連理工大學(xué)工程力學(xué)系自主研發(fā)的一個(gè)開(kāi)放的通用優(yōu)化問(wèn)題求解軟件,用于求解單目標(biāo)或多目標(biāo)、連續(xù)設(shè)計(jì)變量和離散設(shè)計(jì)變量、線性或非線性的大規(guī)模復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題.SiPESC.OPT包含有試驗(yàn)設(shè)計(jì)、近似模型模擬、靈敏度分析、子系統(tǒng)集成、文本文件解析等多種先進(jìn)功能模塊.它包含BFGS、SLP、SQP、GA等多種業(yè)界公認(rèn)的成熟優(yōu)化算法;提供均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)、中心復(fù)合試驗(yàn)設(shè)計(jì)、析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)等試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法;響應(yīng)面法、多二次徑向基函數(shù)、高斯徑向基函數(shù)、逆多二次徑向基函數(shù)等近似模型擬合方法.該軟件一個(gè)特色功能是支持腳本語(yǔ)言(JavaScript)功能,可通過(guò)腳本集成外部軟件(如結(jié)構(gòu)有限元分析軟件),完成復(fù)雜問(wèn)題的集成計(jì)算與優(yōu)化.
通過(guò)編寫SiPESC.OPT的腳本文件,實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化算法和商用軟件的集成.其優(yōu)化流程如圖1所示,所有的環(huán)節(jié)都是在腳本的控制下進(jìn)行的.
圖1 模型修正流程圖Fig.1 Flow chart of model updating
主要步驟1 集成計(jì)算軟件.調(diào)用有限元軟件,如Ansys,讀取參數(shù)化模型文件進(jìn)行建模分析計(jì)算并生成結(jié)果文件,腳本代碼如下:
var programe=″\″C:/Program Files/ANSYS Inc/v121/ansys/bin/intel/ansys 121.exe\″-b-i E:/ansys/GARTEUR(4)/3stepGarteur.txt-o output.txt-dir e:/ansys/GARTEUR(4)″
process=new Process;
process.execute(programe);
3stepGarteur.txt為Ansys參數(shù)化模型文件,其中采用了APDL參數(shù)建模功能.針對(duì)不同的商用軟件集成,均可參照上述步驟進(jìn)行,只需進(jìn)行腳本代碼的修改即可.
主要步驟2 導(dǎo)入結(jié)果及修改計(jì)算參數(shù).通過(guò)腳本語(yǔ)言讀取有限元分析結(jié)果,以及修改計(jì)算參數(shù),實(shí)現(xiàn)商業(yè)軟件計(jì)算的輸入輸出的控制.文件和修改修正參數(shù)的腳本代碼如下:
parser=new FileParser;
parser.open(″E:/ansys/GARTEUR(4)/modefile_ansys.txt″);
var obj1=parseFloat(parser.retrieveString(760,774));
var link2H= theModel.getVariable(″link2H″);
parser=new FileParser;
parser.open(″E:/ansys/GARTEUR(4)/3stepGarteur.txt″);
parser.replaceString(103,111,link2H);
parser.close();
其中 modefile_ansys.txt為結(jié)果文件,obj1為結(jié)果文件中的某階頻率,link2H為參數(shù)化模型文件中的一個(gè)修正參數(shù).
主要步驟3 設(shè)置優(yōu)化算法.如本文采用的GA(遺傳)算法,其設(shè)置如下:
GA.setMINMAX(-1);
GA.setGENERATION(200);
GA.setPOPULATIONSIZE(60);
GA.setMUTATIONPROBABILITY(0.1);
GA.setCROSSOVERPROBABILITY(0.8);
var Solver= GA ;
若需選擇其他算法,只需修改這部分代碼即可.
按照上述方法,本文完成了桁架結(jié)構(gòu)和Garteur飛機(jī)模型兩個(gè)模型修正算例.前者主要是用來(lái)驗(yàn)證基于SiPESC.OPT的結(jié)構(gòu)動(dòng)力模型修正方法的可行性,后者則進(jìn)一步分析研究了模型修正中模型精化、參數(shù)選擇、靈敏度分析等過(guò)程.
如圖2所示,該桁架結(jié)構(gòu)有8個(gè)節(jié)點(diǎn),13個(gè)單元.其中1、8號(hào)節(jié)點(diǎn)固定.橫截面積均為5.0×10-5m2,彈性模量為20.7GPa,目標(biāo)密度為7.8×103kg/m3,泊松比為0.3,垂直和水平方向的桿長(zhǎng)2m.
圖2 桁架結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Truss structure
圖3 部分腳本代碼Fig.3 Part of script code
表1 桁架修正結(jié)果Tab.1 Updating result of truss structure
結(jié)果表明,當(dāng)優(yōu)化目標(biāo)值收斂以后,修正參數(shù)的修正結(jié)果與目標(biāo)值的平均誤差降為了0.087%,很好地完成了對(duì)有限元計(jì)算模型的修正,說(shuō)明將模型修正問(wèn)題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題來(lái)處理是一種可行的方法,其中關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是提取正確的優(yōu)化模型.
Garteur[9]飛機(jī)模型是具有12個(gè)成員的歐洲航空科技研究組織結(jié)構(gòu)與材料工作組建立的一個(gè)典型的標(biāo)準(zhǔn)飛機(jī)模型,如圖4、5所示.該模型具有真實(shí)飛機(jī)高柔度、模態(tài)頻率低且密集的特點(diǎn),寬2.0m,長(zhǎng)1.5m,由硬質(zhì)鋁材通過(guò)螺栓連接而成,目前已經(jīng)被該組織設(shè)為評(píng)估模型修正技術(shù)與實(shí)驗(yàn)分析技術(shù)的基準(zhǔn)模型.國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者和單位也對(duì)此模型進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)分析,并以此展開(kāi)模型修正的研究.G ge等[10]把誤差定位為機(jī)身與機(jī)翼連接處、機(jī)身與尾翼連接處,并以此為重點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行修正.丁繼鋒等[11]提出了模型修正的三步策略,并對(duì)Garteur飛機(jī)模型進(jìn)行修正,取得了很好的精度.王彬文等[12]對(duì)Garteur飛機(jī)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)合修正參數(shù)運(yùn)用參數(shù)優(yōu)化的手段修正了有限元模型,使仿真結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)果取得很好的一致性.李偉明[5]根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取了建模中材料參數(shù)不確定的5個(gè)連接部位及其附近部位共26個(gè)單元作為待修正單元,將每個(gè)單元的彈性模量和密度作為修正參數(shù)對(duì)模型進(jìn)行修正.
一般Garteur飛機(jī)修正算例中都采用彈簧單元和剛性單元來(lái)模擬飛機(jī)模型的螺栓連接部分,本文用彈性體單元來(lái)模擬模型中的連接部分.修正過(guò)程中考慮了實(shí)驗(yàn)溫度對(duì)模型材料的影響以及螺栓連接的特殊性,采用循序漸進(jìn)的方法逐步精化和修正有限元模型.
將Garteur飛機(jī)模型算例分為三步來(lái)進(jìn)行.第一步針對(duì)簡(jiǎn)化的有限元模型進(jìn)行修正,初步定位有限元模型誤差產(chǎn)生的原因.第二步是在第一步修正信息的基礎(chǔ)上,建立精細(xì)的有限元模型,增加新的修正參數(shù),調(diào)整修正參數(shù)的取值范圍,然后對(duì)模型進(jìn)行修正.第三步考慮到過(guò)多的修正變量不僅會(huì)降低模型修正的效率,還會(huì)影響優(yōu)化算法本身對(duì)全局最優(yōu)解的逼近,于是通過(guò)靈敏度分析進(jìn)一步縮減參與修正的變量,并且在考慮螺栓連接特殊性的基礎(chǔ)上進(jìn)一步調(diào)整部分修正變量的取值范圍.
3.2.1 Garteur飛機(jī)簡(jiǎn)化模型的修正 首先通過(guò)Ansys建立Garteur飛機(jī)簡(jiǎn)化的有限元模型,采用彈性體單元來(lái)模擬Garteur飛機(jī)的連接處,如圖5所示.整個(gè)模型可以分為6部分:機(jī)身、水平機(jī)翼和4處連接.
圖4 Garteur飛機(jī)模型Fig.4 Garteur plane model
圖5 簡(jiǎn)化模型及其連接處Fig.5 Simplified model and details connections
Garteur飛機(jī)模型是由鋁合金板在螺栓的作用下連接生成的.鋁合金板的密度和彈性模量會(huì)因?qū)嶒?yàn)溫度和規(guī)格的不同而不同,故將其列為修正變量.模型連接處是由螺栓和鋁板共同組成的,在有限元中由彈性體單元來(lái)模擬,此處的誤差是整體誤差中最重要的一部分,故將其也列為修正變量.由于無(wú)法確認(rèn)其精確的修正范圍,在初步修正中所有的修正變量都定義在一個(gè)很大的范圍內(nèi),密度的取值范圍為1.0×103~5.0×103kg/m3,彈性模量的取值范圍為10~500GPa.以作為目標(biāo)函數(shù),其中ωi表示有限元分析中的第i階頻率表示西悉尼大學(xué)(UWS)實(shí)驗(yàn)結(jié)果[12]中的第i階頻率.采用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行修正,修正結(jié)果如表2所示.
由表2可以發(fā)現(xiàn),修正后的有限元模型的計(jì)算結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均誤差為3.52%.該模型不足以進(jìn)一步提高結(jié)果的精準(zhǔn)度,必須在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步精化有限元模型.
表2 簡(jiǎn)化模型的修正結(jié)果Tab.2 Updating results of simplified model
3.2.2 Garteur精化模型的修正 在簡(jiǎn)化模型進(jìn)行修正和結(jié)果分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步精化有限元模型,將機(jī)身機(jī)翼連接處分成了上中下三部分,將機(jī)身尾翼連接處分成了前后兩部分,尾翼上方連接處分成了上下兩部分,如圖6所示.整個(gè)模型可以分為10部分,把每一部分的彈性模量和密度作為模型修正參數(shù).
圖6 精化Garteur模型及其連接處Fig.6 Fine Garteur model and details connections
鋁合金板和螺栓的密度及彈性模量會(huì)因?qū)嶒?yàn)溫度和規(guī)格的不同而不同.鋁合金板其密度大多分布在2.5×103~3.0×103kg/m3,其彈性模量大多分布在65~75GPa.鋼質(zhì)螺栓的密度大多分布在7.5×103~8.0×103kg/m3,彈性模量分布在190~220GPa.以此為參考重新調(diào)整修正變量的取值范圍:模型連接處體單元密度的取值范圍定為2.5×103~10.0×103kg/m3,彈性模量下限定為70GPa;模型非連接處體單元的密度取值范圍定為2.5×103~3.0×103kg/m3,彈性模量的取值范圍為 65~75GPa.以 mino=作為目標(biāo)函數(shù),采用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行修正,修正結(jié)果如表3所示,平均誤差為2.58%.
表3 精化模型的修正結(jié)果Tab.3 Updating results of fine model
3.2.3 調(diào)整修正參數(shù)及其取值范圍 如前文所述,模型修正是數(shù)學(xué)上的反問(wèn)題.過(guò)多的修正參數(shù)不僅會(huì)大幅度地降低模型修正效率,而且還會(huì)增加模型陷入局部最優(yōu)解的可能性.為了去除不必要的修正參數(shù),在精化模型修正結(jié)果的基礎(chǔ)上對(duì)各修正參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析,判別各參數(shù)對(duì)模型動(dòng)力分析結(jié)果的影響.去除對(duì)動(dòng)力分析結(jié)果幾乎沒(méi)有影響的修正參數(shù);去除模型中每一部分的密度參數(shù),其數(shù)值沿用第二步的修正結(jié)果.對(duì)模型各部分的彈性模量進(jìn)行靈敏度分析,各修正參數(shù)及其對(duì)模型動(dòng)力分析結(jié)果的影響如表4所示.由于第一階頻率誤差較大,并且其相關(guān)參數(shù)僅僅有水平機(jī)翼的彈性模量一個(gè),為了避免出現(xiàn)現(xiàn)有參數(shù)不足以描述第一階頻率誤差的情況,增加機(jī)身機(jī)翼連接處上部的水平尺寸為修正參數(shù).由于尾翼上方連接處上部分的彈性模量和尾翼上方連接處下部分的彈性模量對(duì)動(dòng)力分析結(jié)果幾乎沒(méi)有影響,去除這兩個(gè)修正參數(shù).
表4 各修正參數(shù)對(duì)動(dòng)力分析結(jié)果的影響Tab.4 The impact of updated parameters on dynamic analysis results
由于螺栓連接比較特殊,在有限元中屬于非線性問(wèn)題,本文采用彈性體單元來(lái)模擬螺栓連接,其彈性模量會(huì)有較大浮動(dòng)范圍,因此螺栓連接處的彈性模量的取值范圍應(yīng)為10~500GPa,以作為目標(biāo)函數(shù),采用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行修正.修正結(jié)果如表5所示.由表可以看出,作為目標(biāo)值的1到9階頻率的平均誤差為1.18%,僅有兩階頻率的誤差超過(guò)了1.00%,精度非常高.
為了進(jìn)一步評(píng)估模型修正結(jié)果的質(zhì)量,取有限元中不參與目標(biāo)修正的第10~14階頻率與實(shí)驗(yàn)結(jié)果中的第10~14階頻率進(jìn)行比較,如表6所示.其平均誤差為2.20%,符合修正要求.
表5 新修正參數(shù)的修正結(jié)果Tab.5 Results based on new updated parameters
表6 未參與修正的各階頻率Tab.6 Independent frequencies
本文基于自主優(yōu)化軟件SiPESC.OPT,通過(guò)集成結(jié)構(gòu)有限元分析軟件,進(jìn)行了結(jié)構(gòu)動(dòng)力模型修正問(wèn)題研究.主要思路是將模型修正問(wèn)題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)提取有效合理的優(yōu)化模型完成對(duì)有限元模型的修正.桁架和Garteur飛機(jī)的修正算例很好地驗(yàn)證了該方法的可行性以及工程實(shí)用價(jià)值.
研究工作表明模型修正問(wèn)題是數(shù)學(xué)上的反問(wèn)題,修正過(guò)程中的不同設(shè)定,如修正參數(shù)的不同、目標(biāo)函數(shù)的不同、參數(shù)范圍的不同,都可能導(dǎo)致不同的修正結(jié)果.只有準(zhǔn)確定位誤差產(chǎn)生的原因,并提取正確的參數(shù),嚴(yán)格控制其取值范圍,結(jié)合高性能高精度的優(yōu)化算法才能得出質(zhì)量較高的修正結(jié)果.
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