【摘 要】
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This paper proposes a method for nonlinear model validation and parameter calibration of nonlinear structures by using restoring force surface and support vector machine(SVM).In this study,the restori
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This paper proposes a method for nonlinear model validation and parameter calibration of nonlinear structures by using restoring force surface and support vector machine(SVM).In this study,the restoring force surface is first constructed based on structural dynamic responses and external excitation loads.Then the marginal spectrum is calculated by the obtained restoring force surface and nonlinear index.Afterwards,principal component analysis(PCA)method is performed to extract structural nonlinear index,and the reduced dimension index is then employed as the training data to train SVM classifier which is used to detect the existed non-linearity.Finally,the Least Square Algorithm(LSA)is conducted to update structural parameters.In Numerical simulation,a nonlinear single-degree-of-freedom(SDOF)system and a nonlinear multiple-degree-of-freedom(MDOF)system are used to verify the effectiveness of the proposed method.For real structures,since the response instructural rotational direction is difficult to measured,the sataic and dynamic condensation approach is then used to identify the structural nonlinearity by only using dynamic responses in structural translational freedom.The numerical simulation results demonstrate that the method is an effective and noise-robust means of nonlinear model validation and parameter calibration of structures.
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