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基于改进WOA算法的冲击荷载识别
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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。 展开更多
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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