基于径向基函数的频响函数模型修正

针对使用频响函数进行有限元模型修正存在的时间成本和精度问题，结合模态参与变异系数法和模态动能法分别优化激励点和测点，使获得的模态信息更完整；然后，引入径向基函数（RBF）模型减少原有限元模型计算次数，并根据均方根误差准则对所构建代理模型的参数（spread）进行优选，提高模型预测精度；最后，选用一个36自由度的二维桁架模型进行可行性验证，对比有限元法、Kriging模型及二阶响应面模型的修正精度和迭代时间，结果表明，本文方法具有较好的优势