基于改进大爆炸算法的结构损伤识别

• 作者: 吕中荣 尹智毅 张艾迪 林楷钊
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 群智能 大爆炸算法 结构损伤识别 频域
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 105-110
• 页数: 6页
• 分类号: TB12
• 字数: 3480字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2017.06.016

摘要

基于宇宙大爆炸理论提出的大爆炸算法是一种高效的群智能优化算法,但存在容易陷入局部最优的缺点.提出的改进大爆炸算法,通过改进原算法的爆炸半径缩减形式、随机候选解的选取以及边界处理,能有效改善该算法易陷入局部最优的缺陷.运用改进的大爆炸算法,以频率和模态为物理量构造损伤识别问题的目标函数,对简支梁的局部损伤进行了识别.数值模拟结果表明:改进算法能准确地识别结构损伤,特别是能有效识别局部小损伤,并具有对模拟测量噪声不敏感的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕中荣	中山大学应用力学与工程系	50	208	7.0	12.0
2	尹智毅	中山大学应用力学与工程系	1	0	0.0	0.0
3	张艾迪	中山大学应用力学与工程系	1	0	0.0	0.0
4	林楷钊	中山大学应用力学与工程系	1	0	0.0	0.0