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基于改进自适应Kriging模型的结构有限元模型修正

有限元模型修正；代理模型；改进自适应Kriging模型；期望改善准则；

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针对基于期望改善（EI）加点准则构建的自适应Kriging模型存在后期收敛缓慢的问题，本文提出了一种基于动态组合加点准则来构建自适应Kriging模型的方法用于有限元模型修正中。本方法将EI加点准则与代理模型最小预测（MSP）准则相结合，先通过EI准则进行全局搜索，后转化为MSP准则并动态调整搜索范围进行局部挖掘，该方法能够有效的解决EI加点准则后期收敛缓慢的问题。以一人行斜拉桥结构模型修正为例，对比了基于EI准则构建的自适应Kriging模型和改进的自适应Kriging模型的修正结果。结果表明：改进的自适应Kriging模型能够通过更少的迭代更新次数，收敛速度得到了提高，在保证全局收敛性的同时，大幅度提高了自适应Kriging模型用于有限元模型修正的计算效率。适应Kriging模型用于有限元模型修正的计算效率。