典型文献
基于Kriging模型和提升小波变换的随机模型修正
文献摘要：
为提高随机模型修正效率,减小计算量,提出了一种基于Kriging模型和提升小波变换的随机模型修正方法.首先,对加速度频响函数进行提升小波变换,提取第5层近似系数代替原频响函数.其次,采用拉丁超立方抽样抽取待修正样本,将其作为Kriging模型的输入,对应的近似系数作为输出,构建Kriging模型.提出了一种引入莱维飞行(Levy flight)的蝴蝶优化算法(LBOA),并将其应用于Kriging模型相关参数的寻优中,提高Kriging模型的精度.最后,以最小化Wasserstein距离为目标,通过鲸鱼优化算法求解待修正参数的均值.测试函数结果表明,LBOA在寻优能力、收敛精度和稳定性等方面有了很大的提升.数值算例的修正误差均低于0.4％,验证了所提模型修正方法具有较高的修正精度和效率.
文献关键词：
模型修正;Kriging模型;提升小波变换;Wasserstein距离;蝴蝶优化算法
中图分类号：
作者姓名：
吴雨程;殷红;彭珍瑞
作者机构：
兰州交通大学机电工程学院,兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]吴雨程;殷红;彭珍瑞-.基于Kriging模型和提升小波变换的随机模型修正)[J].应用数学和力学,2022(07):761-771
A类：
随机模型修正,加速度频响函数,LBOA
B类：
Kriging,提升小波变换,计算量,修正方法,数代,拉丁超立方抽样,莱维飞行,Levy,flight,蝴蝶优化算法,Wasserstein,鲸鱼优化算法,修正参数,测试函数,寻优能力,收敛精度,数值算例,正误
AB值：
0.213942
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
