基於梯度之參數識別方法應用於參數擬合與模型更新之研究

莊明介

doi:10.6342/NTU201701791

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基於梯度之参数识别方法应用於参数拟合与模型更新之研究

Parameter Identification for Off-line Model Fitting and On-line Model Updating Using Gradient-based Methods

庄明介 , 博士　　导师：谢尚贤　　

英文 DOI： 10.6342/NTU201701791

参数拟合；模型更新；拟动态试验；最佳化方法；梯度下降法；挫屈束制支撑；结构非线性分析； model fitting ； model updating ； hybrid test ； optimization ； gradient-based method ； buckling-restrained brace ； nonlinear response history analysis

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摘要 │ 参考文献 (75) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

In the nonlinear structural response simulations, researchers often need to calibrate the parameters of a nonlinear material model with the experimental data by using the trial and error method. This can be very tedious and time consuming. In order to improve the calibration efficiency, the efficient method of parameter identification is desired. This study is to present two gradient-based parameter identification methods (GBM_MF and GBM_MU) for off-line model fitting and on-line model updating, respectively. The proposed GBM_MF method for off-line model fitting can assist the engineers and researchers, who are engaged in the nonlinear structural analyses, in model calibration. In addition, for the advanced hybrid simulation with on-line model updating, the proposed parameter identification method (GBM_MU) with innovative modification is presented in this dissertation. The shaking table test of a five-story BRB frame (BRBF) conducted in E-defense Japan in 2009 is utilized to verify the effectiveness of the proposed methods in the off-line and on-line applications. Compared with the measured responses, the results of off-line model fitting application can confirm that the proposed gradient-based method (GBM_MF) allows the efficient model calibration for the accurate simulation of the nonlinear responses of the BRBF. Moreover, the advantage of the on-line model updating with the proposed parameter identification method (GBM_MU) is demonstrated through the simulated hybrid tests. As a result, the proposed gradient-based methods of parameter identification for off-line model fitting and on-line model updating can advance the earthquake engineering research and practice.

参考文献 ( 75 ) 〈TOP〉

1. AISC. (2010). Seismic Provisions for Structural Steel Buildings. American Institute of Steel Construction, Illinois, USA.
连结：
2. Arora RK. (2015). Optimization: Algorithms and Applications. CRC Press, ISBN 9781498721127.
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3. Baber TT, Noori MN. (1986). Modeling general hysteresis behavior and random vibration application. ASME Journal of Vibration; Acoustics; Stress and Reliability in Design, 108(4): 411-420.
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4. Chaparro BM, Thuillier S, Menezes LF, Manach PY, Fernandes JV. (2008). Material parameters identification: gradient-based, genetic and hybrid optimization algorithms. Computational Materials Science, 44(2): 339-346.
连结：
5. Charalampakis AE, Dimou CK. (2010). Identification of Bouc–Wen hysteretic systems using particle swarm optimization. Computers and Structures, 88(21): 1197-1205.
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