结构识别计算中基于L曲线的模型确认方法研究

摘要

模型确认方法的判断标准是考察包含识别参数的模型对待识别结构进行描述的精确程度.但由于对待识别结构系统的认识不足以及计算效率的考虑,通常会产生识别参数的不当选取问题,导致模型对待识别结构的描述总是存在不完善之处:当这种不完善较显著时,传统的模型确认方法通常会失效.为此,文章结合结构识别问题的求解可采用正则化技术来改善其不适定性的特点,引入不同识别结果(θ)所对应目标函数与(θ)的范数之间的对应规律作为先验条件,提出了一种基于L曲线的模型确认方法,有望弥补传统模型确认方法的上述不足.以一弹簧-质量系统、BENCH-MARK结构分别作为仿真算例、试验算例,对所得模型进行了确认；结果表明:传统确认方法不能准确指出试验算例的合理模型,而基于L曲线的模型确认方法对仿真算例与试验算例均可指出合理模型；从而证明了本文研究的基于L曲线的模型确认方法的有效性.