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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明公开了一种发动机悬置支架有限元模型修正方法，步骤如下：确定有限元模型修正参数，并确定模态试验方案；进行模态试验，获取试验数据；进行有限元分析，获取计算结果；确定目标修正模态；计算目标修正模态的计算固有频率和试验固有频率之间的相对误差；将修正参数作为优化数学模型中的设计变量；将目标修正模态的计算与试验固有频率误差和最小设为目标函数，将各阶模态的允许误差值设为约束条件；建立相应的优化数学模型，选用具有全局特性的智能优化算法作为迭代算法，进行迭代计算；判断迭代计算是否收敛，若结果收敛，得到修正后参数。基于本发明的有限元模型修正方法，可以有效地提高悬置支架有限元模型的预测精度。

主权项：1.一种发动机悬置支架有限元模型修正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定有限元模型修正参数X＝[x1,x2,...xn]，xn是有限元模型中的输入参数，并确定模态试验方案，其中，有限元模型为悬置支架有限元模型；步骤2，根据所确定的模态试验方案进行模态试验，获取试验结果，根据试验结果记录低阶模态数据，包括固有频率和振型；步骤3，使用有限元软件建立与试验条件相符的有限元模型，输入修正参数的初始值并进行模态分析，得到有限元分析结果；步骤4，根据有限元分析结果和试验结果，进行振型匹配，振型匹配成功的模态作为目标修正模态，其数量大于修正参数的数量；步骤5，计算目标修正模态的固有频率和试验固有频率之间的相对误差；步骤6，将修正参数作为优化数学模型中的设计变量，并预设各修正参数的变量范围；步骤7，考虑各阶模态信息的重要性，给出各阶误差的权重系数，同时结合权重系数，将目标修正模态的与试验固有频率之间的相对误差最小设为目标函数；步骤8，将各阶固有频率的允许误差值设为约束条件；步骤9，建立相应的优化数学模型，选用具有全局特性的智能优化算法作为迭代算法，进行迭代计算；步骤10，判断步骤9的计算是否收敛，若迭代k次后结果收敛，得到修正后参数若不收敛，说明优化数学模型不合理，则需重新调节设计变量的取值范围、约束条件和迭代算法中的任一个或多个，直到计算结果收敛为止，得到修正后的参数，进而获得修正后的有限元模型；其中，步骤2中是基于LMSTest.Lab试验平台，采用力锤法对悬置支架进行模态试验；步骤5中相对误差的计算公式如下： 其中，是i阶计算固有频率，是i阶试验固有频率；步骤7中所述目标函数的表达函数为： 其中，ai是权重系数，j为目标修正模态的阶数，是i阶计算固有频率，是i阶试验固有频率；步骤8中所述约束条件的表达式为： δobj为各阶固有频率的允许误差值，是i阶计算固有频率，是i阶试验固有频率；步骤9中，基于HyperStudy平台建立优化数学模型。

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