基于改进Jaya算法和组合相关函数的结构损伤识别

针对Jaya算法计算精度差、收敛速度慢、易陷入局部最优而提前收敛等问题，为提高算法的性能，引入Hammersley序列初始化、Lévy飞行搜索、经验学习策略得到改进Jaya算法。计算加速度响应互相关函数的所有组合，得到组合相关函数，在此基础上提出基于改进Jaya算法和组合相关函数的结构损伤识别方法。利用随机激励下多自由度体系模型验证该识别方法的有效性，并讨论不同的优化算法、噪声等级、采样频率、采样时间、数据点数、传感器数量、模型误差等因素对识别结果的影响。研究结果表明：与遗传算法和Jaya算法相比，改进Jaya算法可以更好地平衡全局搜索和局部搜索，加快收敛速度，提高识别精度；改进Jaya算法和组合相关函数的损伤识别方法在20%噪声下仍然可以准确识别结构刚度损伤位置和程度。