基于深度卷积神经网络的非线性模型修正方法

邓忠民; 张鑫杰

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基于深度卷积神经网络的非线性模型修正方法

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为了解决传统非线性有限元模型修正方法中,人工非线性特征提取和目标函数的构建中会引入的人为误差,提出一种基于深度学习理论的非线性有限元模型修正方法.利用非线性激活函数提高卷积神经网络对于非线性传递关系的表征能力,完成对复杂非线性响应的特征提取和逆向传递关系的构建.可以直接利用结构的时频数据作为网络输入,利用训练好的网络即可得到参数修正结果.通过算例证明,该方法能够提高非线性参数修正的精度,修正后模型对真实结构的表征能力更强,更加接近于真实结构.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2021年第2期|1-621|共7页
作者
邓忠民; 张鑫杰;
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作者单位

北京航空航天大学宇航学院北京100191;

北京航空航天大学宇航学院北京100191;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类航天器结构力学;
关键词
非线性; 有限元模型修正; 深度卷积神经网络; STFT; 非线性激活函数;

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