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Finite Element Model Fractional Steps Updating Strategy for Spatial Lattice Structures Based on Generalized Regression Neural NetworkEstrategia de actualización de pasos fraccionarios del modelo de elementos finitos para estructuras de retícula espacial basada en una Red Neuronal de Regresión Generalizada.

Resumen

Con el fin de obtener un modelo de elemento finito más preciso de una estructura de rejilla espacial con uniones bola-tornillo para monitoreo de salud, se propuso un método para modificar el coeficiente de rigidez de las uniones bola-tornillo. En primer lugar, se utilizó un elemento de viga con rigidez ajustable en la zona de unión en este artículo para revelar la característica semirrígida de la unión. En segundo lugar, se limitó el valor del factor de reducción de rigidez () en el rango de y se sugirió un valor de referencia () de 0.5 basado en literatura referenciada. Finalmente, se aplicó una estrategia de actualización de pasos fraccionarios del modelo de elemento finito basada en la técnica de redes neuronales y se utilizó la información limitada de puntos de medición para formar el parámetro de entrada de la red. Se utilizó un modelo de concha cilíndrica de rejilla de una sola capa con 157 uniones y 414 tubos en una prueba de mesa vibratoria. Basándose en los datos

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