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考虑温度影响的桥梁结构损伤识别
  • ISSN号:0529-6579
  • 期刊名称:《中山大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 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:中山大学力学系,广州510006
  • 相关基金:国家自然科学基金(117233;11272361); 广东省自然科学基金(2015A030313126); 广东省科技计划项目(2014A020218004;2016A020223006)
中文摘要:

人工蜂群算法是一种元启发式算法,具有构架简单、易于操作、鲁棒性较好的特点。本文对原始蜂群算法进行了完善:在食物源的遴选方式上,采取锦标赛机制代替标准算法的轮盘赌机制;在跟随蜂阶段引入局部搜索能力更强的公式来刻画蜜蜂采蜜过程。将结构的损伤归结为单元刚度的折损,然后利用频率残差和模态确保准则(MAC)构建问题的目标函数,再使用原始算法和改进的算法求解该非线性优化问题,得到最后识别结果。算例表明,改进算法比原始算法能够更加有效地识别出局部损伤,并且抗噪能力更强。

英文摘要:

Artificial bee colony(ABC) algorithm is a heuristic algorithm with simple structure and ease of implementation and robustness. In order to make it more powerful, some improvements are presented: the roulette selection strategy is replaced by the tournament selection mechanism and a new formula is used to simulate the onlooker bee's behavior to enhance exploitation ability. The objective function for the damage identification is built based on frequencies and MAC. Then, the ABC and modified ABC(M-ABC) algorithms are used to solve this nonlinear optimal problem and thus acquires identified results. Final results show the proposed technique produces better parameter estimation, even with noise corruption, comparing with the original one.

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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