基于降阶模型和数据驱动的动态结构数字孪生方法

摘要：

针对受动载荷作用的结构,提出了一种基于降阶模型库和机器学习数据驱动的数字孪生构建方法.首先根据物理结构服役过程中可能出现的损伤状态,采用有限单元法建立高保真有限元模型.其次采用Krylov子空间模型降阶方法对模型进行降阶,建立了物理结构各种状态下的降阶模型,形成模型库.最后利用随机森林机器学习算法训练获得模型选择器,通过物理结构上传感器的数据推断当前物理结构的状态,驱动数字孪生体跟随物理结构一同演化.设计制作了一个框架结构物理模型,模拟了结构不同位置损伤及不同损伤程度,验证了提出的数字孪生构建方法.

关键词：结构数字孪生、降阶模型库、Krylov子空间模型降阶、随机森林、数据驱动

所属期刊栏目：44

分类号：O32(振动理论)

资助基金：国家自然科学基金11572060

在线出版日期：2023-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：757-768