基于MWOA-ELM代理模型的有限元模型修正

赵宇; 彭珍瑞

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)01-0127-04

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基于MWOA-ELM代理模型的有限元模型修正

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于MWOA-ELM代理模型的有限元模型修正
- 基于MWOA-ELM代理模型的有限元模型修正
- 传感器与微系统 2022年第1期页码：127-130
- 作者机构：
  
  兰州交通大学机电工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)01-0127-04
  中图分类号： TP18;TB115
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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赵宇, 彭珍瑞. 基于MWOA-ELM代理模型的有限元模型修正[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):127-130.

基于MWOA-ELM代理模型的有限元模型修正[J]. 2022, (1): 127-130.
赵宇, 彭珍瑞. 基于MWOA-ELM代理模型的有限元模型修正[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):127-130. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0127-04.

基于MWOA-ELM代理模型的有限元模型修正[J]. 2022, (1): 127-130. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0127-04.

摘要

为得到待修正参数与结构响应之间的关系

提高模型修正效率

将极限学习机（ELM）和鲸鱼优化算法（WOA）引入有限元模型修正（FEMU）。通过高斯（Gauss）混沌初始化、非线性调整策略、自适权重系数等改进鲸鱼优化算法

利用其优化极限学习机

建立待修正参数与加速度频响函数之间的非线性映射关系。以试验与优化极限学习机模型输出频响函数频域准则为目标函数

并利用改进鲸鱼优化算法（MWOA）求解修正参数。通过一平面桁架验证所提方法

结果表明:该方法可行有效

优化后的极限学习机能作为代理模型替代有限元模型

具有较强的泛化能力。

Abstract

为得到待修正参数与结构响应之间的关系

提高模型修正效率

利用其优化极限学习机

建立待修正参数与加速度频响函数之间的非线性映射关系。以试验与优化极限学习机模型输出频响函数频域准则为目标函数

并利用改进鲸鱼优化算法（MWOA）求解修正参数。通过一平面桁架验证所提方法

结果表明:该方法可行有效

优化后的极限学习机能作为代理模型替代有限元模型

具有较强的泛化能力。

关键词

Keywords

references

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