基于量子粒子群算法的结构模态参数识别

发布时间：2018-08-23 12:03

【摘要】：以由结构输入输出数据计算所得实测频响函数与理论频响函数差值最小化为优化目标,通过对理论频响函数中所含结构模态参数搜索取值使目标函数最小,即将结构模态参数识别问题转化为优化问题。采用量子粒子群算法对此过程优化计算,获得结构模态参数。用数值模拟六层框架结构对该方法进行验证。结果表明,量子粒子群可有效识别结构模态参数。
[Abstract]:In order to minimize the difference between the measured frequency response function and the theoretical frequency response function calculated from the input and output data of the structure, the objective function is minimized by searching for the structural modal parameters contained in the theoretical frequency response function. The modal parameter identification problem is transformed into an optimization problem. Quantum particle swarm optimization (QPSO) is used to optimize the process and obtain structural modal parameters. The method is verified by numerical simulation of six-story frame structure. The results show that the quantum particle swarm optimization can effectively identify the structural modal parameters.
【作者单位】： 苏州科技学院土木工程学院;
【基金】：江苏省自然科学基金资助项目(BK2007549) 建设部研究开发资助项目(2008-K2-35)
【分类号】：TU317;TP18

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本文编号：2199032