自适应响应面法在有限元模型修正中的全局优化应用

"这篇论文是关于结构有限元模型修正的自适应响应面方法，由魏锦辉和任伟新撰写，发表在《中国科技论文在线》。文章指出，传统有限元模型修正方法可能存在陷入局部最优解的问题，为此，他们提出了一种基于全局收敛特性的自适应响应面模型修正技术。该方法通过不断收缩参数设计空间来提高模型精度，并利用拉丁超立方设计选择样本点，减少了样本点总数，有助于避免局部最优点并快速收敛到全局最优解。关键词包括模型修正、自适应响应面方法、拉丁超立方设计、设计空间和全局最优解。" 详细说明: 结构有限元模型修正是一种常用的技术，用于改善理论计算模型与实际结构行为之间的匹配。在实际应用中，由于简化假设和不确定性，有限元模型往往不能完全准确地反映真实结构的性能，因此需要进行修正。然而，传统的模型修正方法可能存在寻找局部最优解而非全局最优解的风险，这限制了修正效果。 魏锦辉和任伟新的研究提出了一种自适应响应面方法，该方法旨在解决这一问题。响应面方法是一种统计建模技术，通过构建二次多项式或其他低阶函数来近似复杂的响应函数，从而有效地探索多变量优化问题。在此基础上，他们引入了全局收敛特性，确保模型修正过程能够逐步接近全局最优解，而不是被局限在局部极值。 在模型修正过程中，设计参数的空间会随着迭代不断收缩，这有助于更精确地定位全局最优解。此外，他们采用拉丁超立方设计策略选择样本点，这种设计方法具有良好的空间填充性和遗传性，能够在减少样本数量的同时保持优化过程的效率。这不仅降低了计算成本，也提高了模型修正的精度。 通过实例计算，论文验证了该方法的有效性，表明在某些情况下，相比于传统方法，自适应响应面方法能更有效地避免局部最优，更快地收敛到全局最优解，从而实现更加准确的有限元模型修正。 这篇论文贡献了一种新的、全局优化导向的有限元模型修正技术，对于结构健康监测和工程实践具有重要的理论和应用价值。这种方法的创新性和实用性使其在结构工程领域具有广阔的应用前景。