基于经验遗传-单纯形算法和结构模态参数识别结构物理参数的方法

对于复杂的大自由度系统的反演分析,遗传算法每步计算中包含大量的正演分析,成为限制遗传算法应用的运行速度的瓶颈。减少反演分析中的正演计算次数,是扩大遗传算法适用范围的有效途径。经验遗传-单纯形算法正是解决这一问题的一种有效方法。本文将这一方法应用于不完全模态参数已知条件下的结构物理参数识别研究。结果表明:本文建议的方法有精度和搜索效率高、对初值选取依赖性不强、可以反映"残缺"的高阶模态信息等优点。

基于经验遗传-单纯形算法和结构物理响应识别结构物理参数的方法

对于复杂的大自由度系统的反演分析,遗传算法每步计算中包含大量的正演分析,成为限制遗传算法运行速度的瓶颈.减少反演分析中的正演计算次数,是扩大遗传算法适用范围的有效途径.经验遗传-单纯形算法正是解决这一问题的有效方法.将该方法应用于时间域实测结构部分的物理响应来识别结构物理参数.结果表明,该方法精度高、搜索效率高、抗噪能力强、对不完全信息情况有很好的适应性.