基于支持向量机与分层遗传算法的斜拉桥全结构损伤分步识别

• 作者: 张阳 李延强
• 来源期刊: 地震工程与工程振动
• 学科: 交通运输
• 关键词: 斜拉桥 损伤识别 支持向量机 分层遗传算法 子结构
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 71-77
• 页数: 7页
• 分类号: U448.27
• 语种: 中文
• DOI: 10.13197/j.eeev.2015.06.71.liyq.010

摘要

为了实现斜拉桥全结构的损伤识别,提出一种支持向量机与分层遗传算法相结合的分步识别方法.该方法首先按结构的材料特性将斜拉桥分为主梁、索塔、拉索三类子结构,利用支持向量机的分类特性判定损伤的来源,确定损伤属于某一类子结构;然后,应用分层遗传算法对子结构中的单元进行损伤位置与损伤程度的识别.以实验室独塔斜拉桥模型作为研究对象进行数值仿真,结果表明:采用支持向量机方法能较准确的对主梁、索塔、拉索三类子结构的损伤进行分类,确定损伤的来源;分层遗传算法能快速有效的完成斜拉桥某一子结构中损伤单元的定位与识别;两种算法结合的分步识别方法,实现了斜拉桥全结构的损伤识别,同时分步识别策略减少了支持向量机训练样本与遗传算法中初始种群的规模,提升了寻优效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李延强		37	260	9.0	14.0
2	张阳		2	9	1.0	2.0