基于多目标差分进化算法的结构物理参数辨识

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优化算法在用于结构的物理参数辨识时,测量数据的不完备和噪声严重影响了参数的辨识精度。针对这一问题,为得到理想的辨识精度,将时程响应数据和频率数据定义为多目标函数,并利用多目标差分进化算法(DEMO)进行优化求解。在数值模拟中,利用10层剪切型框架结构和31个单元的桁架桥结构作为算例。计算结果表明,该多目标函数和DEMO算法,利用不完备的且含有噪声的测量数据,可以得到具有较高精度的辨识结果。
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