基于Kriging模型的钢管混凝土连续梁拱桥有限元模型修正

摘要：

提出基于Kriging模型的有限元模型修正方法。Kriging模型为据区域内若干信息样品某种特征数据对该区域同类特征未知数作线性无偏、最小方差估计方法，其只用少量样本即可获得较高精度预测结果。用Kriging模型对平面桁架进行有限元模型修正，验证该方法的可行性与准确性；对一连续梁拱桥进行模型修正，并与GA算法、BP神经网络方法模型修正结果比较分析。Kriging模型仅需一定量测量频率信息即可完成模型修正，能避免修正过程中进行有限元模型迭代计算。结果表明，该方法能准确预测有效频率范围（active frequency range）外模态信息，计算效率、精度较高，可用于工程实践。

关键词：Kriging模型、模型修正、线性无偏、最小方差估计、连续梁拱桥

分类号：TU317(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金资助项目11202080；国家自然科学基金资助项目51208208；广东省交通运输厅科技项目201202024

在线出版日期：2014-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：33-39