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基于改进自适应Kriging模型的结构有限元模型修正
有限元模型修正;代理模型;改进自适应Kriging模型;期望改善准则;
Draft Pending
廖思鹏 / 武汉理工大学
秦世强 / 武汉理工大学土木工程与建筑学院
针对基于期望改善(EI)加点准则构建的自适应Kriging模型存在后期收敛缓慢的问题,本文提出了一种基于动态组合加点准则来构建自适应Kriging模型的方法用于有限元模型修正中。本方法将EI加点准则与代理模型最小预测(MSP)准则相结合,先通过EI准则进行全局搜索,后转化为MSP准则并动态调整搜索范围进行局部挖掘,该方法能够有效的解决EI加点准则后期收敛缓慢的问题。以一人行斜拉桥结构模型修正为例,对比了基于EI准则构建的自适应Kriging模型和改进的自适应Kriging模型的修正结果。结果表明:改进的自适应Kriging模型能够通过更少的迭代更新次数,收敛速度得到了提高,在保证全局收敛性的同时,大幅度提高了自适应Kriging模型用于有限元模型修正的计算效率。适应Kriging模型用于有限元模型修正的计算效率。
Important Date
  • Conference Date

    Aug 23

    2019

    to

    Aug 26

    2019

  • Jul 31 2019

    Draft paper submission deadline

  • Aug 26 2019

    Registration deadline

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武汉理工大学土木工程与建筑学院
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