Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ứng dụng của các kỹ thuật tối ưu hóa hỗn hợp trong việc cập nhật mô hình của trục rotor
Tóm tắt
Bài báo này trình bày một phương pháp kết hợp thuật toán di truyền (GA) với thuật toán làm annealing mô phỏng (SA) nhằm nâng cao khả năng cập nhật mô hình phần tử hữu hạn (FE). Thuật toán được đề xuất đã được áp dụng cho hai trục rotor điển hình để kiểm tra tính ưu việt của kỹ thuật này. Bài báo cũng cung cấp một so sánh chi tiết về tần số tự nhiên và các hàm đáp ứng tần số (FRFs) thu được từ thử nghiệm mô hình thực nghiệm, mô hình FE ban đầu và các mô hình FE đã được cập nhật bởi GA, SA và sự kết hợp giữa GA và SA (GA–SA). Kết quả cho thấy rằng GA, SA và GA–SA là các kỹ thuật tối ưu hóa mạnh mẽ có thể được áp dụng thành công trong việc cập nhật mô hình FE, nhưng việc lựa chọn các tham số cập nhật và hàm mục tiêu phù hợp là rất quan trọng trong quá trình lặp. Nhìn chung, các tần số tự nhiên và FRFs từ mô hình FE được cập nhật bởi GA–SA cho thấy sự phù hợp tốt nhất với các thí nghiệm hơn so với các tần số và FRFs thu được từ mô hình FE ban đầu và các mô hình FE được cập nhật bởi GA và SA một cách độc lập.
Từ khóa
#thuật toán di truyền #thuật toán làm annealing mô phỏng #cập nhật mô hình phần tử hữu hạn #tần số tự nhiên #hàm đáp ứng tần sốTài liệu tham khảo
Bohle K, Fritzen CP (2003) Results obtained from minimizing natural frequency and max-value errors of a plate model. Mech Syst Signal Process 17(1):55–64
Ewins DJ (2000) Modal testing: theory, practice and application. Research Studies Press, England
Friswell MI, Mottershead JE (1998) Best practice in finite element model updating. International Forum on Aeroelasticity and Structural Dynamics 2:57-1–11
He Y, Guo D, Chu F (2001) Using genetic algorithms and finite element methods to detect shaft crack for rotor-bearing system. Math Comput Simul 57:95–108
Holland JH (1975) Adaptation in natural and artificial system. The Univ. of Michigan Press, Michigan
Jeong IK, Lee JJ (1996) Adaptive simulated annealing genetic algorithm for system identification. Eng Appl Artif Intell 9(5):523–532
Jones K (2002) Finite element model updating using anti-resonant frequencies. J Sound Vib 252(4):717–727
Kim GH, Park YS (2004) An improved updating parameter selection method and finite element model update using multi-objective optimization technique. Mech Syst Signal Process 18(1):59–78
Kim YH, Yang BS, Kim YC, Lee SJ (2003a) Bearing parameters identification using hybrid optimization algorithm. Proceedings of 32nd international congress and exposition on noise control engineering, Jeju, Korea, pp 4212–4219
Kim YC, Park HJ, Park CH, Kim KW (2003b) Stiffness effect of fitting interference for a shrunk rotor. Proceeding of KSNVE Spring annual meeting, pp 319–324
Kirkpatrick S, Gelatt CD, Vecchi MP (1983) Optimizations by simulated annealing. Science 220:671–680
Levin RI, Lieven NAJ (1998) Dynamic finite element model updating using simulated annealing and genetic algorithms. Mech Syst Signal Process 12(1):91–120
Maia NM, e Silva JMM (1997) Theoretical and experimental modal analysis. Research Studies Press, England
Modak SV, Kundra TK (2000) Model updating using constrained optimization. Mech Res Commun 27:543–551
Modak SV, Kunard TK, Nakra BC (2002) Use of updated finite element model for dynamic design. Mech Syst Signal Process 16(2–3):303–322
Mottershead JE, Friswell MI (1993) Model updating in structural dynamics: a survey. J Sound Vib 162:347–375
Pham D, Karaboga D (2000) Intelligent optimization techniques. Springer Berlin Heidelberg New York
Ranhois F, Hemez M, Doebling SW (2001) Review and assessment of model updating for non-linear, transient dynamics. Mech Syst Signal Process 15(1):45–74
Rao SS (1996) Engineering optimization, theory and practice. A Wiley-interscience publication, Wiley, New York
Zhang QW, Chang CC, Chang TYP (2000) Finite element model updating for structures with parametric constraints. Earthq Eng Struct Dyn 29:927–944
Zimmerman DC, Yap K, Hasselman T (1999) Evolutionary approach for model refinement. Mech Syst Signal Process 13:609–625