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采用改进的树种算法对结构进行质量和刚度的识别。基于加速度响应参数建立起目标函数,再利用融入分数维机制的树种算法(TSA)对于结构损伤进行反演。树种算法是一种新型的元启发式算法,具有结构简单,便于执行的特点。为了进一步改善算法的优化能力,引入一个全新的搜索阶段‘树的搜索’,在该阶段中引入分数维模型来改进算法后期的收敛能力,进入树种阶段,通过两种新的搜索模式来平衡此阶段的局部搜索和全局搜索能力。采用桁架结构作为数值算例进而得到识别结果。最终表明,在仅知道有限的时域参数,该算法能够有效地识别损伤参数,优于其他进化算法并且对测量噪声不敏感。  相似文献   
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采用改进的树种算法对结构进行质量和刚度的识别。基于加速度响应参数建立起目标函数,再利用融入分数维机制的树种算法(TSA)对于结构损伤进行反演。树种算法是一种新型的元启发式算法,具有结构简单,便于执行的特点。为了进一步改善算法的优化能力,引入一个全新的搜索阶段‘树的搜索’,在该阶段中引入分数维模型来改进算法后期的收敛能力,进入树种阶段,通过两种新的搜索模式来平衡此阶段的局部搜索和全局搜索能力。采用桁架结构作为数值算例进而得到识别结果。最终表明,在仅知道有限的时域参数,该算法能够有效地识别损伤参数,优于其他进化算法并且对测量噪声不敏感。  相似文献   
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