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李小平

作品数:2 被引量:8H指数:1
供职机构:南京航空航天大学机械结构强度与振动国家重点实验室更多>>
发文基金:中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:理学一般工业技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇理学
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 2篇遗传算法
  • 2篇拓扑优化
  • 2篇基于遗传算法
  • 1篇多孔
  • 1篇中间值
  • 1篇损伤识别

机构

  • 2篇南京航空航天...

作者

  • 2篇李小平
  • 1篇郑世杰

传媒

  • 1篇振动与冲击

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于遗传算法和拓扑优化的结构多孔洞损伤识别被引量:8
2011年
鉴于拓扑优化和遗传算法在结构损伤识别中各自的优点,本文将遗传算法、有限元和拓扑优化三种方法相结合,提出了一种用于二维结构多损伤识别的新方法。这种方法将拓扑优化的设计变量和遗传算法的参数统一化,将拓扑优化中的目标函数和约束方程与遗传算法的适应度函数联系起来,并以拓扑优化的约束方程作为控制条件参与整个遗传运算的控制。采用二进制编码遗传算法代替连续变量拓扑优化的方式对发生孔洞损伤形式的二维结构进行损伤识别,避免了利用连续变量拓扑优化进行损伤识别时参数阈值的确定可能给识别结果带来的不良影响。通过对两个二维结构模型的多损伤识别仿真计算,结果显示该方法能够很好地识别二维结构中多个位置的损伤,对于仅用拓扑优化法很难识别的轻微孔洞损伤情况,该方法也能得出与实际情况吻合良好的结果。
李小平郑世杰
关键词:遗传算法拓扑优化
基于遗传算法和拓扑优化的结构多损伤识别
本文较为全面地介绍了神经网络、遗传算法、灰色理论和小波分析等优化方法在识别结构多损伤时的工作原理以及这些方法在损伤识别过程中存在的一些问题,讨论了遗传算法及拓扑优化两种方法在结构损伤识别中的发展应用前景。在前人工作的基础...
李小平
关键词:遗传算法拓扑优化中间值
文献传递网络资源链接
共1页<1>
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