【摘 要】
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为得到精确的有限元模型并提高模型修正结果对结构参数识别误差,构建目标函数使用的模态阶次等因素的鲁棒性,提出了通过寻找解空间内的全局最优解和质量较优的局部最优解的方
【机 构】
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武汉理工大学土木工程与建筑学院,武汉430070
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为得到精确的有限元模型并提高模型修正结果对结构参数识别误差,构建目标函数使用的模态阶次等因素的鲁棒性,提出了通过寻找解空间内的全局最优解和质量较优的局部最优解的方法来提高修正结果的鲁棒性,及一种分种群的粒子群优化算法.采用多峰值函数验证算法寻找多个解的能力和相比单角度控制的优越性,寻优结果表明,所提算法可以寻找到定义域内的全部极值,并且相较于单角度控制,避免了漏解现象的发生.将算法应用于一个桁架的模型修正过程,对桁架桥梁进行了随机白噪声激励,采用随机子空间法识别参数信息,构建目标函数,并进行寻优,结果表明,算法能准确寻找到目标函数的两个极值,并且具有较高精度,经过修正,两个模型修正结果分别对高阶和低阶具有更优的修正效果,表明两个修正结果具有不同的修正意义,增加了对干扰因素的鲁棒性.
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