基于多种搜索策略的人工蜂群算法的结构损伤识别

发布时间：2019-07-09 20:33

【摘要】：人工蜂群算法是一种元启发式算法,具有构架简单,易于操作和鲁棒性较好的特点。本文对原始蜂群算法进行了改进,为蜜蜂们提供了更丰富的搜索策略。基于轮盘赌原则选择更优的迭代方式,进而使算法的收敛速度和精度有了显著的提高。基于频率残差和模态置信准则(MAC)建立结构损伤识别问题的目标函数,然后利用ABC算法,QABC算法和本文方法求解该目标函数,得到损伤识别的结果。利用一桁架结构做数值模拟,用简支梁结构进行实验验证。算例表明,改进的算法更能有效地检测出结构的局部损伤,具有对测量噪声不敏感、高效率以及高精度等优点。
[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.
【作者单位】： 中山大学力学系;
【基金】：国家自然科学基金(1117233;11272361) 广东省科技计划(2014A020218004;2016A020223006) 广东省自然科学基金(2015A030313126)资助项目
【分类号】：TP18;O346.5

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本文编号：2512428