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在结构动力分析中,通过初始模型得到的计算值与通过试验获得的测量值间往往存在偏差,为了能够精确预测结构的动力响应,依据结构的实测信息修正初始有限元模型是非常有必要的。对模型修正常用的矩阵型、参数型、基于神经网络算法和基于优化设计的模型修正方法做了较为详细的综述,介绍了这些方法的原理、实现和应用,并指出了它们存在的不足之处,最后展望了动力模型修正领域的研究发展方向。