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基于改进蝴蝶优化算法的结构损伤识别
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作者 周宏元 张广才 +2 位作者 王小娟 倪萍禾 王利辉 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期164-171,204,共9页
针对传统的蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,简称BOA)全局搜索能力差、收敛速度慢、结构频率对损伤不敏感等问题,提出基于改进蝴蝶优化算法(improved butterfly optimization algorithm,简称IBOA)与小波包能量曲率的结... 针对传统的蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,简称BOA)全局搜索能力差、收敛速度慢、结构频率对损伤不敏感等问题,提出基于改进蝴蝶优化算法(improved butterfly optimization algorithm,简称IBOA)与小波包能量曲率的结构损伤识别方法。首先,在传统蝴蝶优化算法基础上引入聚类竞争学习机制和混沌精英学习机制,得到改进蝴蝶优化算法,此算法可以更好地实现局部搜索和全局搜索间的平衡,收敛速度更快、计算精度更高;其次,利用小波包能量曲率建立目标函数进一步提高识别结果精度;最后,分别以简支梁数值算例和8自由度弹簧-质量块实验验证了该方法的有效性。研究结果表明,即使考虑环境噪声和模型误差等不利因素,所提出的方法仍可以有效识别结构的损伤位置和程度。 展开更多
关键词 损伤识别 改进蝴蝶优化算法 小波包能量曲率 聚类竞争学习机制 混沌精英学习机制
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