位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于布谷鸟算法的结构损伤识别
  • ISSN号:0529-6579
  • 期刊名称:中山大学学报(自然科学版)
  • 时间:2015.7.15
  • 页码:19-22
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]中山大学力学系,广东广州510275
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(1117233,11272361); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(131gzd06); 广东省科技计划资助项目(2012A030200011)
  • 相关项目:基于响应灵敏度分析的结构损伤识别新方法及实验研究
中文摘要:

布谷鸟算法作为一种模拟布谷鸟寻窝产卵行为提出的优化算法,通过各布谷鸟个体的局部寻优行为,最终在群体中突显全局最优解,具有较好的收敛速度和精度。基于频率残差和模态保证准则(MAC)构建损伤结构的目标函数,并运用布谷鸟算法对结构进行局部损伤的识别。双跨简支梁及桁架的数值模拟算例表明此方法能有效地检测出结构的局部损伤,对噪声不敏感,具有高效率、高精度等优点,有望应用于实际工程。

英文摘要:

Cuckoo search( CS) algorithm is an emerging approach to solve structural damage detection.By utilizing the modal assurance criteria( MAC),the objective function of the certain structure is built.Then the CS algorithm is adopted to solve the certian objective function to achieve the damage location and extent of the system. A dual-span beam and a truss are uesd as numerical simulation cases to prove the validity of the CS algorithm. The simulation results show that the CS algorithm is efficient and accurate even under measurement noise.

关于吕中荣:

关于刘济科:

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《中山大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:中山大学
  • 主编:王建华
  • 地址:广州市新港西路135号
  • 邮编:510275
  • 邮箱:xuebaozr@mail.sysn.edu.cn
  • 电话:020-84111990
  • 国际标准刊号:ISSN:0529-6579
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1241/N
  • 邮发代号:46-15
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀科技期...,广东省优秀科学技术期刊一等奖,《中文核心期刊要目总览》综合性科技类核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18509