課程概述
本課程提供有關模型校準數學基礎的信息。此外,還將討論識別參數的相關性和質量問題。這些方法可以通過optiSLang輕鬆應用於任何RDO任務。信號和信號函數的定義以及使用最佳預測元模型(MOP)進行敏感性分析在此起著關鍵作用。
模型校準意味著將模擬模型的結果適應於實際測量數據。這裡,例如負載位移曲線的測量反應曲線被作為參考,並修改模擬模型的參數,直到獲得參考和模擬之間的最佳相關性。這種方法也被稱為“逆向工程”。使用這種方法,可以識別無法直接測量的參數,如材料參數。因此,這種方法被稱為參數識別。
必備條件
- 需要具備統計和optiSLang的基礎知識,可通過參加“Ansys optiSLang入門”獲得。
教學方法
通過說明和實際演練,建立熟悉並有效使用optiSLang的技能 。