基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别

论文摘要

针对基于群智能结构损伤识别既有方法的识别精度和抗噪鲁棒性不足问题,提出基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的方法求解结构损伤识别问题。将结构损伤识别逆问题转化为数学中的约束优化问题,并根据模型修正原理利用结构模态参数定义优化问题的目标函数;在目标函数中引入迹稀疏约束;通过不同损伤工况下简支梁损伤识别数值模拟以及钢管简支梁实验验证方法的有效性。结果表明,基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别法能有效修正有限元模型,在不同噪声水平和损伤工况下不仅能准确定位损伤位置,且能精确识别损伤程度;该方法为结构损伤的现场识别提供了可能性。

论文目录

• 1 蚁狮优化 （ALO） 算法
•   1.1 ALO算法基本原理
•   1.2 蚂蚁的随机游走
•   1.3 蚁狮对蚂蚁随机游走的影响
•   1.4 自适应机制
•   1.5 精英策略
•   1.6 实现步骤
• 2 迹稀疏正则化在结构损伤识别中的应用
•   2.1 不考虑稀疏约束
•   2.2 考虑迹稀疏约束的目标函数
•   2.3 加权系数的选取
• 3 数值模拟
• 4 实验验证
•   4.1 有限元模型修正
•   4.2 损伤模拟与识别
• 5 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈承滨,余岭,潘楚东,陈泽鹏

关键词: 结构损伤识别,蚁狮优化算法,迹稀疏正则化,约束优化问题,模型修正

来源: 振动与冲击 2019年16期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 建筑科学与工程

单位: 暨南大学力学与建筑工程学院,暨南大学重大工程灾害与控制教育部重点实验室

基金: 国家自然科学基金(51678278,51278226)

分类号: TU317

DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.16.011

页码: 71-76+99

总页数: 7

文件大小: 308K

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