[发明专利]一种功能梯度材料与结构的参数统计识别方法

摘要

本发明涉及一种功能梯度材料与结构的参数统计识别方法，该方法是基于功能梯度结构随机模型修正的功能梯度材料组分材料物性参数及组分分布的统计识别方法。一方面，采用每一步迭代对搜索范围进行调整的方法，提高识别速度；另一方面，通过建立功能梯度结构模态参数相对识别参数的一阶偏导和功能梯度材料有效物性参数相对识别参数的一阶偏导之间的对应关系来实现材料识别参数随机性到结构模态参数随机性的传播，避免了迭代识别过程中累积误差造成的不收敛。

主权项

一种功能梯度材料与结构的参数统计识别方法，其特征是：至少包括以下步骤：步骤1：建立功能梯度结构的有限元模型，并利用一阶摄动方法，获得结构的随机有限元模型；步骤2：在随机有限元模型基础上，利用振型的正交性及一阶摄动方法，建立功能梯度结构模态参数相对识别参数的一阶偏导和功能梯度材料有效参数相对识别参数的一阶偏导之间的对应关系；步骤3：对功能梯度结构进行振动测试，并进行模态参数辨识，获得一定样本的实际模态数据，通过样本估计获得实际模态参数的均值与协方差；步骤4：对功能梯度材料组分物性参数及组分分布进行初始化；步骤5：利用步骤1的有限元模型进行模态分析，获得理论计算的模态参数；步骤6：利用步骤2所建立的功能梯度结构模态参数相对识别参数的一阶偏导和功能梯度材料有效物性参数相对识别参数的一阶偏导之间的对应关系，计算当前功能梯度结构模态参数相对识别参数的一阶偏导，以及各阶模态参数之间、模态参数与识别参数之间的协方差，实现一次从识别参数随机性到模态参数随机性的传播；步骤7：根据功能梯度结构的理论计算模态参数与实际模态参数之间差异，通过随机模型修正对识别参数的均值及方差进行反复调整，直至理论计算模态参数与实际模态参数之间差异最小化。