基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法

• 作者: 于繁华 刘仁云 孙秋成 张晓丽 杨宏 赵东
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 极端学习机 灰色多粒子群协同 结构损伤识别
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 303-308
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 字数: 3586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.02.27

摘要

针对结构损伤识别问题，提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法。该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式，先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减，再把形成的每个表达式作为优化目标，进而得到结构损伤识别的高维多目标优化模型。为提高模型的求解精度，提出了灰色多粒子群协同的多目标优化算法。实验结果表明，该方法能较好地处理结构损伤识别问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宏	吉林大学汽车工程学院	50	278	10.0	14.0
2	赵东	长春师范大学计算机科学与技术学院	25	81	5.0	8.0
3	刘仁云	长春师范大学数学学院	30	207	8.0	14.0
4	于繁华	长春师范大学计算机科学与技术学院	51	421	12.0	18.0
5	张晓丽	长春师范大学数学学院	16	23	2.0	4.0
6	孙秋成	长春师范大学数学学院	9	39	4.0	6.0