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基于改进WOA算法的冲击荷载识别
1
作者
陈九牛
秦建敏
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2023年第4期104-108,共5页
针对冲击荷载识别精度低的问题,将基于精英反向学习和差分变异策略改进的WOA(Whale Optimization Algorithm)算法首次应用于冲击荷载识别中。冲击荷载用一组参数来衡量,根据加速度计算响应输出和真实测量信息间的误差建立目标函数,把冲...
针对冲击荷载识别精度低的问题,将基于精英反向学习和差分变异策略改进的WOA(Whale Optimization Algorithm)算法首次应用于冲击荷载识别中。冲击荷载用一组参数来衡量,根据加速度计算响应输出和真实测量信息间的误差建立目标函数,把冲击荷载在时域中的识别问题转化为参数优化问题。改进的WOA算法自适应地反演出衡量冲击最值、冲击位置和冲击时程参数。数值仿真算例表明在10%的噪声干扰下,改进的WOA冲击荷载最值识别误差仅为0.34%,能准确地识别冲击荷载,其算法结构简单、参数调节少、通用性强,在实际工程中有较好的应用前景。
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关键词
振动与波
冲击荷载识别
鲸鱼优化算法
目标函数
精英反向学习
差分变异
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职称材料
题名
基于改进WOA算法的冲击荷载识别
1
作者
陈九牛
秦建敏
机构
大连大学建筑工程学院
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2023年第4期104-108,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51678100)。
文摘
针对冲击荷载识别精度低的问题,将基于精英反向学习和差分变异策略改进的WOA(Whale Optimization Algorithm)算法首次应用于冲击荷载识别中。冲击荷载用一组参数来衡量,根据加速度计算响应输出和真实测量信息间的误差建立目标函数,把冲击荷载在时域中的识别问题转化为参数优化问题。改进的WOA算法自适应地反演出衡量冲击最值、冲击位置和冲击时程参数。数值仿真算例表明在10%的噪声干扰下,改进的WOA冲击荷载最值识别误差仅为0.34%,能准确地识别冲击荷载,其算法结构简单、参数调节少、通用性强,在实际工程中有较好的应用前景。
关键词
振动与波
冲击荷载识别
鲸鱼优化算法
目标函数
精英反向学习
差分变异
Keywords
vibration and wave
impact load recognition
whale optimization algorithm
target function
elite reverse learning
differential variation
分类号
O327 [理学—一般力学与力学基础]
O347.1 [理学—固体力学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进WOA算法的冲击荷载识别
陈九牛
秦建敏
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2023
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职称材料
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