PSO-IWLF算法优化的履带车辆振动测试传感布置

针对大型结构振动测试中传感布置优化问题,采用改进的粒子群优化算法,实现履带车辆半车振动响应测试中加速度传感器的布置优化。首先,提出一种惯性权值协同学习因子非线性动态调整的粒子群(PSO-IWLF)算法,并将其作为后续传感器布置优化算法;其次通过履带车辆半车的有限元模态分析,获取节点不同阶模态振型值;最后依据模态置信准则(MAC)进行履带车辆半车振动测试加速度传感器的布置优化计算,并通过振动响应实测分析验证了优化结果的有效性。优化及实验结果表明,PSO-IWLF与标准PSO算法相比,寻优精度提高了17.5%,在初选10个测点中选择2、3、4、5、9、10等6个测点布置较为合理。