-
题名基于ACBO-GM联合方法的高维变量结构模型修正
- 1
-
-
作者
夏志远
王友
唐柏鉴
周广东
史慧媛
-
机构
苏州科技大学土木工程学院
河海大学土木与交通学院
-
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第4期8-14,21,共8页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(52208188、52108236)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20200986)
+1 种基金
江苏省科协青年科技人才托举工程资助项目(2021-077)
苏州市建设系统科研资助项目(2021)。
-
文摘
工程结构模型修正常面临变量维度高、非线性程度强等现实问题,其模型修正的精度和效率受到严重影响,为改善这一不足,提出基于改进物体碰撞算法(Advanced Colliding Bodies Optimization,ACBO)和高斯白噪声扰动(Gaussian-white-noise Mutation,GM)的联合修正方法。在联合方法中,ACBO实现从传统的“一对一”到“优对多”的碰撞模式的转变,GM则用于保证碰撞过程中种群的多样性,可有效提升结构模型修正效率。基于一系列测试函数,对比分析标准物体碰撞算法(Colliding Bodies Optimization,CBO)和联合优化方法的优化性能;给出基于ACBO-GM联合方法的修正流程,并将其应用于钢框架修正算例和悬臂梁修正实例,对比研究基于联合修正方法与基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的修正精度和效率。研究表明,ACBO-GM联合优化方法在精度和效率方面都明显优于传统的CBO方法,该优化方法的可行性得到验证;基于ACBO-GM联合方法在钢框架和悬臂梁两个工程结构修正案例中的应用,其修正精度均与基于GA方法的精度一致,但修正效率显著优于基于GA的修正方法。
-
关键词
振动与波
改进物体碰撞算法
高斯白噪声扰动
模型修正
联合优化方法
遗传算法
-
Keywords
vibration and wave
advanced colliding bodies optimization
Gaussian-white-noise mutation
model updating
combined optimization method
genetic algorithm
-
分类号
O241.82
[理学—计算数学]
-
