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基于改進螢火蟲算法的結(jié)構(gòu)損傷識別

發(fā)布時間:2018-01-01 22:22

  本文關(guān)鍵詞:基于改進螢火蟲算法的結(jié)構(gòu)損傷識別 出處:《中山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期  論文類型:期刊論文


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【摘要】:提出一種基于改進螢火蟲算法的結(jié)構(gòu)損傷識別方法。將結(jié)構(gòu)損傷模擬成楊氏模量的減少。對于沒有鄰居的螢火蟲,讓它們在自身位置附近隨機搜索,同時引入新的移動方式來提高算法的精度和收斂速度,避免算法過早的陷入局部最優(yōu),克服螢火蟲算法在高維目標(biāo)函數(shù)中尋優(yōu)能力不足的問題。采取功能梯度梁(Axial functionally graded,AFG)作為研究對象,利用歐拉-伯努利梁單元建立力學(xué)模型。采用了簡支梁作為算例,將結(jié)果和基本螢火蟲算法、領(lǐng)導(dǎo)者螢火蟲和自適應(yīng)步長螢火蟲算法作對比,說明改進的有效性。
[Abstract]:A structural damage identification method based on improved firefly algorithm is proposed. The structural damage is simulated as the reduction of Young's modulus. For fireflies without neighbors, they are randomly searched near their own location. At the same time, a new moving method is introduced to improve the accuracy and convergence speed of the algorithm, so as to avoid premature fall into the local optimal algorithm. In order to overcome the problem of lack of optimization ability of firefly algorithm in high-dimensional objective function, the functionally gradient functionally weighted functionally (AFG) is used as the research object. The mechanical model is established by using Euler-Bernoulli beam element. The simply supported beam is used as an example to compare the results with the basic firefly algorithm, the leader firefly and the adaptive step size firefly algorithm. Demonstrate the effectiveness of the improvement.
【作者單位】: 中山大學(xué)工學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(11572356) 廣東省自然科學(xué)基金(2015A030313126) 廣東省科技計劃項目(2016A020223006)
【分類號】:TP18;O346.5
【正文快照】: 功能梯度梁有著出色的力學(xué)和熱學(xué)性能,被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域,例如空間和平面桁架,航天器的熱防護盾等[1-3]。由于功能梯度梁被應(yīng)用于各種各樣惡劣的環(huán)境中,對于它們的結(jié)構(gòu)損傷識別顯得尤為重要。結(jié)構(gòu)損傷識別主要分為時域和頻域兩種。頻域法主要根據(jù)結(jié)構(gòu)的固有頻率、模態(tài)、柔

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