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基于泰勒级数降阶模型的航空结构非线性模型更新

数据结构与算法 2026-04-07 v1 机器学习

摘要

有限元模型更新是线性结构的一个成熟学科,但其向非线性范畴的扩展仍是开放挑战。本文提出一种方法,将基于泰勒级数展开的非线性模型序降低 (NMOR) 与 Hollins 等人最近提出的线性模型更新投影基准适应方案相结合。结构运动方程以比例(黎瑞)阻尼和多项式刚度非线性形式化,化为一阶自治系统,其雅可比矩阵具有形成双正交基的复特征向量。推导二阶和三阶泰勒算子用于非线性内力,投影到简化特征向量基上,得到低维非线性简化序模型 (ROM)。将 Cayley 变换从实正交群推广到复酉群,参数化 ROM 模态形状的适应,使其与实验测量的最优相关。所得非线性模型更新框架应用于代表性机翼箱模型。数值研究表明,所提方法能够捕捉幅值相关的固有频率和模态保证准则 (MAC) 值,这些是纯线性更新方案无法再现的,同时以 improved 精度恢复基本刚度参数。

关键词

引用

@article{arxiv.2604.03787,
  title  = {On the Efficiency of Sinkhorn-Knopp for Entropically Regularized Optimal Transport},
  author = {Kun He},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2604.03787},
  year   = {2026}
}

备注

66 pages