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1.
针对频响函数的似然函数推导复杂以及马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)算法不易收敛、样本拒绝率高的问题,提出一种基于小波变换和改进MCMC算法的贝叶斯模型修正法。首先,引入模态参与变异系数准则选取激励点位置、模态动能法选取测点位置;然后,构造Kriging模型,计算加速度频响函数并进行小波变换,提取小波总能量作为Kriging模型输出,并通过粒子群算法优化Kriging模型相关系数;最后,为提高采样效率,以延缓拒绝策略为基础,当候选样本被拒绝时,引入天牛须搜索算法产生新的候选样本,以此估计待修正参数的后验概率分布。分别使用车辆三自由度系统和空间桁架模型验证所提方法,结果表明:修正后获得的马尔科夫链整体性能较好,样本接受率提高,各参数的相对误差基本保持在1%以内且具有良好的抗噪性。  相似文献   
2.
为提高损伤识别效率,提出将Kriging模型引入到损伤识别中的方法。首先,采用拉丁超立方抽样选取损伤参数的样本点,并求得其对应的加速度频响函数,进而构造Kriging模型;其次,让满足精度的Kriging模型代替有限元模型参与损伤识别,以频率响应差最小构造目标函数,利用布谷鸟算法求解损伤参数值;最后,通过平面桁架模型验证了所提方法的有效性,结果表明:仅布置一个测点即可对单损伤的损伤位置、损伤程度及多损伤的损伤程度进行较为准确地识别,最大识别误差小于1%;噪声和测点位置对损伤识别结果影响较小。  相似文献   
3.
提出了分两步进行结构响应重构的方法,可实现利用正常测量的响应对因传感器损坏而丢失或其余所需的响应进行重构。首先,建立各处正常工作的传感器的测量响应与需要重构响应的关系,计算出含噪声的各类响应;然后,使用粒子滤波算法降低测量过程中有色噪声对于重构精度的影响,并且在粒子滤波算法中引入萤火虫算法代替重采样过程,改善粒子贫化现象。经对一个二维桁架进行数值模拟,结果显示该方法与直接使用测量响应进行响应重构的方法相比有更高的精度。  相似文献   
4.
将变分模态分解(VMD)和随机子空间法(SSI)结合,提出了基于VMD-SSI的结构模态参数识别新方法。针对VMD中的模态分层数K值确定困难的问题,提出模态重复比率准则,保证了模态信息的有效分解。依据模态重复比准则确定测量信号的最优分层数K;利用VMD方法进行信号并行分解,用奇异值分解(SVD)去噪,以提高模态参数的识别精度。用该研究提出的VMD-SSI方法识别模态固有频率和阻尼,用VMD方法辨识模态振型,将VMD-SSI法应用于外伸梁模型的模态参数识别,并利用统计理论分别检验识别的模态频率、模态阻尼和模态振型的精度。结果表明, VMD-SSI法识别模态参数的精度高于传统SSI法。  相似文献   
5.
提出了利用逐步消去法(backward sequential algorithm, BSA)、萤火虫算法(firefly algorithm, FA)分别和类卡尔曼滤波算法(excitation identification Kalman filter, EIKF)结合,以结构响应重构为目标,对不同类型传感器同时进行位置优化的方法.通过对萤火虫算法进行二进制编码,使其能够解决传感器优化布置问题;以结构响应重构误差方差平均值为目标,以离散萤火虫算法和逐步消去法为求解方法实现传感器位置的优化;利用预测的状态向量值对激励和感兴趣位置处的结构响应进行重构.用一个二维桁架模型来验证所提出方法的实用性和有效性.数值算例结果表明,利用两种方法得到的优化位置处的测量信息求得的重构激励和响应与理论值能够很好地吻合,对比验证了两种方法的有效性.  相似文献   
6.
针对人工鱼群算法(artificial fish-swarm algorithm,AFSA)和萤火虫算法(firefly algorithm,FA)在多维多极值函数寻优过程中易陷入局部最优和精度有待提高等问题,提出引入Lévy flight和萤火虫行为的鱼群算法(fish swarm algorithm with Lévy flight and firefly behavior).该算法将萤火虫算法中萤火虫个体的移动策略引入到鱼群的聚群,觅食两种行为模式中,进而将Lévy flight引入到鱼群的搜索策略中,使得鱼群的搜索更加高效.此外,采取一种基于动态参数的非线性变视野和变步长的策略来限定鱼群的搜索范围.仿真分析表明,新算法较其他测试算法具有更好的全局搜索能力和寻优精度.  相似文献   
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