基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别

摘要：

针对基于群智能结构损伤识别既有方法的识别精度和抗噪鲁棒性不足问题,提出基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的方法求解结构损伤识别问题.将结构损伤识别逆问题转化为数学中的约束优化问题,并根据模型修正原理利用结构模态参数定义优化问题的目标函数;在目标函数中引入迹稀疏约束;通过不同损伤工况下简支梁损伤识别数值模拟以及钢管简支梁实验验证方法的有效性.结果 表明,基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别法能有效修正有限元模型,在不同噪声水平和损伤工况下不仅能准确定位损伤位置,且能精确识别损伤程度;该方法为结构损伤的现场识别提供了可能性.

关键词：结构损伤识别(SDD)、蚁狮优化算法(ALO)、迹稀疏正则化、约束优化问题、模型修正

所属期刊栏目：38

分类号：O327;TU311(振动理论)

资助基金：国家自然科学基金51678278,51278226

在线出版日期：2019-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：71-76,99