基于新型粒子群算法的结构动力学热振模型修正
Acta Aeronautica ET Astronautica Sinica（2023）
摘要
提出一种基于新型粒子群算法的结构动力学热振模型修正方法,并成功应用于高温环境下典型复杂多组件结构的模型修正问题.为了克服粒子群算法解决模型修正等非线性优化问题时早熟收敛的缺点,联合莱维飞行策略和正交学习方法提出莱维正交学习粒子群优化算法;将该新型方法和其他优化算法应用于修正轴系轴承-轴承座的等效刚度和阻尼参数进行对比分析,结果证明该新型算法具有更高的精度;针对典型复杂多组件结构在高温环境下的振动实验进行模型修正,修正后不同温度环境下各阶模态频率误差均下降到7％以内,有限元模型精度得到极大提高,表明该新型算法可以有效应用于工程实际.
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