基于改进WOA算法的冲击荷载识别

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。

压电智能结构冲击荷载有限元逆向求解方法

基于压电智能结构有限元动力方程,提出冲击荷载的逆向求解方法:采用最小二乘优化算法,通过后向迭代逆运算及前向迭代运算,使目标值与实测值最小方差不断收敛,完成对未知冲击荷载大小与作用位置识别。建立简支压电智能薄板有限元数值模型,算例结果表明该方法精度可满足工程计算要求,适用于形状、边界条件较复杂的智能结构冲击荷载识别。