本文關(guān)鍵詞： 人工蜂群算法 模擬退火算法 殘余力向量 損傷識(shí)別　出處：《中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：人工蜂群算法是模仿蜜蜂行為提出的一種群智能優(yōu)化算法。它的主要特點(diǎn)是只需要對(duì)問題的解進(jìn)行優(yōu)劣的比較,通過各人工蜂個(gè)體的局部尋優(yōu)行為,最終在群體中使全局最優(yōu)值突現(xiàn)出來,具有較快的收斂速度,但較容易陷入局部最優(yōu)解。為了克服這一不足,將模擬退火算法機(jī)制引入其中進(jìn)行改進(jìn)。既保留了蜂群算法群體尋優(yōu)的特點(diǎn),又可以有效地避免陷入局部最優(yōu)解。通過選擇合適的收益率函數(shù)和溫度下降函數(shù),可以很方便地解決優(yōu)化問題。通過構(gòu)造基于殘余力向量的損傷識(shí)別目標(biāo)函數(shù),利用改進(jìn)的人工蜂群算法,能有效地解決結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別問題。通過對(duì)桁架模型進(jìn)行數(shù)值模擬,結(jié)果表明文中算法就原算法而言,收斂速度,識(shí)別精度和抗噪聲能力有較好改善。
[Abstract]:Artificial bee colony algorithm is a population intelligent optimization algorithm, which imitates bee behavior. Its main feature is that it only needs to compare the advantages and disadvantages of the solution of the problem, and through the local optimization behavior of each worker bee, In order to overcome this deficiency, the global optimal value will emerge in the population, which has a faster convergence rate, but is more likely to fall into a local optimal solution. The mechanism of simulated annealing algorithm is introduced to improve the algorithm. It not only preserves the characteristics of colony optimization, but also effectively avoids falling into local optimal solution. By selecting the appropriate rate of return function and temperature descent function, By constructing the damage identification objective function based on residual force vector and using the improved artificial bee colony algorithm, the problem of structural damage identification can be effectively solved, and the truss model can be numerically simulated. The results show that the convergence rate, recognition accuracy and anti-noise ability of the original algorithm are improved.
【作者單位】： 中山大學(xué)工學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11172333,11272361) 廣東省自然科學(xué)基金(2015A030313126) 廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014A020218004,2016A020223006)
【分類號(hào)】：TP18;O346.5

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本文編號(hào)：1497415