【摘要】：人工蜂群算法是一種元啟發(fā)式算法,具有構(gòu)架簡單,易于操作和魯棒性較好的特點。本文對原始蜂群算法進行了改進,為蜜蜂們提供了更豐富的搜索策略。基于輪盤賭原則選擇更優(yōu)的迭代方式,進而使算法的收斂速度和精度有了顯著的提高�；陬l率殘差和模態(tài)置信準則(MAC)建立結(jié)構(gòu)損傷識別問題的目標函數(shù),然后利用ABC算法,QABC算法和本文方法求解該目標函數(shù),得到損傷識別的結(jié)果。利用一桁架結(jié)構(gòu)做數(shù)值模擬,用簡支梁結(jié)構(gòu)進行實驗驗證。算例表明,改進的算法更能有效地檢測出結(jié)構(gòu)的局部損傷,具有對測量噪聲不敏感、高效率以及高精度等優(yōu)點。
[Abstract]:Artificial bee swarm algorithm is a meta-heuristic algorithm, which has the characteristics of simple architecture, easy operation and good robustness. In this paper, the original bee colony algorithm is improved to provide a richer search strategy for bees. Based on the roulette principle, a better iterative method is selected, and the convergence speed and accuracy of the algorithm are improved significantly. Based on the frequency residual and modal confidence criterion (MAC), the objective function of structural damage identification problem is established, and then the ABC algorithm, QABC algorithm and this method are used to solve the objective function, and the results of damage identification are obtained. A truss structure is used for numerical simulation and a simply supported beam structure is used for experimental verification. The example shows that the improved algorithm can detect the local damage of the structure more effectively, and has the advantages of insensitivity to measurement noise, high efficiency and high accuracy.
【作者單位】： 中山大學力學系;
【基金】：國家自然科學基金(1117233;11272361) 廣東省科技計劃(2014A020218004;2016A020223006) 廣東省自然科學基金(2015A030313126)資助項目
【分類號】：TP18;O346.5

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本文編號：2512428