【摘 要】
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针对海洋平台由于损伤信号之间复杂相互关系造成模式识别困难的问题,提出了一种PCA-CP(Complexity pursuit)结合自适应变异粒子群算法(PSO)优化的SVM方法对结构损伤信息进行
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津大学数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51109158),国家自然科学基金创新研究群体科学基金项目(51621092),天津市应用基础与前沿技术研究计划(19JCYBJC21900)
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针对海洋平台由于损伤信号之间复杂相互关系造成模式识别困难的问题,提出了一种PCA-CP(Complexity pursuit)结合自适应变异粒子群算法(PSO)优化的SVM方法对结构损伤信息进行评估。首先,引入CP算法来解决大型复杂结构的模态识别问题,其通过使每个恢复信号的时间预测性度量最大化找到具有最小复杂度的源信号;其次,对多维响应信号经PCA处理获取含有损伤信息的主成分分量,将其输入到CP算法中分离损伤因子,应用PSO-SVM进行损伤识别。通过十质量块弹簧阻尼模型,验证了CP算法对于有阻尼高阶模态的
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