修正模型：NX NASTRAN 模型优化与敏感度分析

"模型的改进-digital video and hd_ algorithms and interfaces (2nd ed.)" 本文主要探讨了在使用NX NASTRAN进行结构分析时如何改进模型以使其更符合实验数据的方法，主要涉及三种策略：强制的人为干预、灵敏度矩阵法和设计优化。 1. 强制的人为干预法 这种方法基于工程师的经验和直觉，通过对模型的直接调整来匹配实验结果。例如，修改杆单元的抗弯模量I、截面积A，以及四边形单元的厚度t等参数。如果模型中包含了支座，其柔韧度如CELAS弹簧单元也可作为调整参数。迭代过程包括分析、比较结果并持续调整，直至分析结果与实验数据吻合度提升。 2. 灵敏度矩阵法 敏感度矩阵描述了结构响应（如NX NASTRAN的计算结果）对模型参数的微小变化的敏感程度。响应是结构在特定载荷下的行为，参数是定义结构属性的数值。利用SOL 200求解器可以计算出敏感度矩阵S，其中Sij表示第i个响应对第j个参数的敏感度。S矩阵可用于观察法，找出最需调整的参数，以改变结构响应。此外，S矩阵也可以用于最小二乘法，以最小化实验数据和分析结果之间的差异，通过公式Pn = Po + (STS)^{-1}ST(Rt - Ra)进行参数更新。 3. 设计优化 设计优化是一种更系统化的方法，通常结合灵敏度矩阵，自动调整模型参数以最大化或最小化某些目标函数，如结构的重量、应力或位移。这种技术通常涉及到多目标优化算法，以平衡不同设计目标之间的冲突。 在动力学分析领域，NX NASTRAN是一个强大的工具，广泛应用于航空航天、汽车、土木工程等多个行业。随着计算机技术的发展，有限元分析已经成为产品设计和分析不可或缺的一部分，能够帮助工程师在物理实验之前预测和改善产品的性能，从而节省成本，提高效率，确保产品质量。CAE软件，如NX NASTRAN，通过与CAD系统的集成，使得设计和分析过程更加紧密，进一步促进了产品开发的创新和可靠性。