Frequency Response Function-Based Finite Element Model Updating Using Extreme Learning Machine Model
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A frequency response function- (FRF-) based surrogate model for finite element model updating (FEMU) is presented in this paper.
Extreme learning machine (ELM) is introduced as the surrogate model of the finite element model (FEM) to construct the relationship between updating parameters and structural responses.
To further improve the generalization ability, the input weights and biases of ELM are optimized by Lévy flight trajectory-based whale optimization algorithm (LWOA).
Then, LWOA is also applied to obtain the best updating results, where the objective function is defined by the difference between analytical FRF data and experimental data.
Finally, a plane truss is used to demonstrate the performance of the proposed method.
The results show that, compared with second-order response surface (RS), radial basis function (RBF), traditional ELM, and other optimized ELM, a LWOA-ELM model has higher prediction accuracy.
After updating, the FRF data and frequencies have a significant match to the experimental model.
The proposed FEMU method is feasible.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Yu& Peng, Zhenrui. 2020. Frequency Response Function-Based Finite Element Model Updating Using Extreme Learning Machine Model. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210442
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Yu& Peng, Zhenrui. Frequency Response Function-Based Finite Element Model Updating Using Extreme Learning Machine Model. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210442
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Yu& Peng, Zhenrui. Frequency Response Function-Based Finite Element Model Updating Using Extreme Learning Machine Model. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210442
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210442
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر