参数辨识 — CAE术语解说
参数辨识
参数辨识的基础
我听说仿真中的材料常数是从实验中求得的，这就是参数辨识吗？
完全正确。根据实验测量的载荷-位移曲线或应力-应变曲线，反推计算材料模型的参数，使得仿真结果与实验数据相吻合的工作。通常与优化算法相结合进行自动化处理。
例如，要辨识哪些材料常数呢？
典型的例子有粘弹性材料的Prony级数系数、Mooney-Rivlin模型的橡胶参数、蠕变本构式的常数等。在汽车橡胶衬套或防振材料的分析中，必须从实车振动试验数据辨识出参数，才能进行精确的仿真。
作为逆问题的参数辨识
逆问题看起来很复杂，实务中怎么求解呢？
以最小二乘法为基础的优化是基本方法。可以使用Python的scipy.optimize，或商用工具如ABAQUS Calibration等。但由于容易陷入局部最优，常常需要从多个初始值出发尝试，或者采用遗传算法等启发式算法。
怎么验证辨识结果呢？
基本方法是使用未用于辨识的另外的实验数据（测试集）来验证仿真精度。例如，用正弦波响应进行辨识，用阶跃响应进行验证。如果预测精度较低，应该怀疑材料模型本身是否不合适。
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