基于CLPSO算法的结构系统识别

• 作者: 唐和生 张伟 薛松涛 许锐
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 系统识别 优化 粒子群优化 CLPSO算法
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 605-611
• 分类号: TU93|TP274.2|TH165
• 字数: 4194字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2010.06.001

摘要

系统识别问题可以转化成高维多模优化问题.针对基本粒子群优化在分析此类问题时容易出现早熟收敛从而导致局部优化和产生较大误差,提出将基于综合学习策略粒子群优化算法(CLPSO)应用于结构参数识别.由于该方法能够保持群体的多样性,因此可以避免早熟收敛.利用该方法在测量数据不完备且有噪声污染的条件下,同时在没有系统质量和刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了识别,通过数值模拟以及对某真实结构进行分析,验证了该方法对结构系统识别的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐和生	同济大学结构工程与防灾研究所	70	571	13.0	21.0
2	张伟		15	33	3.0	5.0
3	许锐	同济大学结构工程与防灾研究所	5	34	4.0	5.0