利用改进交叉模型交叉模态的随机模型修正方法

将混合摄动-伽辽金方法和改进的交叉模型交叉模态技术相结合,提出了一种随机模型修正方法。该方法有效缓解了模型修正过程中测量数据有限和测量误差不确定的影响。考虑到实测模态数据具有不确定性,基于改进的交叉模型交叉模态方法,建立了一个新的描述结构随机参数和随机响应关系的模型修正方程。利用混合摄动-伽辽金方法求解该随机修正方程,进而得到结构随机修正参数的统计特征。简支梁的数值结果表明,该方法在测量数据不确定性较大时仍能保持很高的修正精度,同时计算效率比蒙特卡罗模拟方法高出一个数量级。在测量模态数据较少的情况下,该方法比单独的混合摄动-伽辽金修正方法修正效果好,且比交叉模型交叉模态法的修正精度更高。框架试验的结果表明,该方法可以同时修正结构的刚度和质量,修正后的结构参数与预设工况基本吻合,同时能复现结构的测量模态,从而验证了所提方法的有效性。

改进粒子群算法在管壳式换热器优化设计中的应用

以管壳式换热器每年的总费用作为目标函数,采用含随机扰动算子的改进粒子群算法(IPOS)对其进行了优化.在优化设计模型中,采用Bell-Delaware法描述壳侧流体,优化变量选择管程数、换热管内径和外径及间距、管布置方式、封头类型、流体分配方式、密封条数、壳程压降和管程压降.对采用IPOS算法得到的优化结果与相关文献的结果进行了比较.结果表明:IPOS算法具有全局收敛、计算精度高、稳定性好的特点,并能获得约束条件下管壳式换热器的最优设计方案.

求解双线性单自由度复合随机系统

在单自由度线性复合随机系统研究及Monte Carlo法模拟的基础上,引入求解随机问题的非线性改进随机摄动法,将双线性单自由度随机结构看成是均值结构及其变分,假定反应的概率分布类型为正态分布或均匀分布,从而将双线性复合随机微分方程展开为线性摄动随机微分方程,然后与虚拟激励法结合,迭代求解随机反应.算例的计算结果表明,将非线性改进随机摄动法与虚拟激励法结合,所得的非线性复合随机振动系统的随机反应还是较为准确的.为取得更精确的计算结果,反应的概率分布类型的正确选择很重要.