免疫算法和数据融合在结构损伤识别中的应用

• 作者: 俞阿龙 季佳佳 曹豪
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 大型结构 改进免疫算法 D-S证据理论 多传感器数据融合 损伤识别
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 311-315
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4361字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.05.052

摘要

大型结构由于传感器数量庞大、种类众多,使得对结构进行损伤识别时的速度和准确性不高.针对该问题,设计一种改进型免疫算法.将算法的抗体种群划分为多个子种群并行搜索,减小种群的搜索空间;采用阶段式阈值方式选取算法中的记忆库抗体,使得记忆库随着抗体性能不断调整;利用改进后的算法对各类传感器数据分别进行损伤识别;采用D-S证据理论将位移、应力、加速度多类传感器的识别结果进行数据融合,消除多传感器数据间的不确定因素.实验结果表明,改进型免疫算法能够以较少的迭代次数寻找到最优解,从而提高识别速度,D-S证据融合多类传感器的识别结果后准确度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞阿龙	淮阴师范学院物理与电子电气工程学院	73	489	12.0	18.0
2	曹豪	南京工业大学电气工程与控制科学学院	1	0	0.0	0.0
3	季佳佳	南京工业大学电气工程与控制科学学院	1	0	0.0	0.0