周进
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 供职机构：同济大学土木工程学院结构工程与防灾研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术更多>>
- 微分演化算法在结构参数识别中的应用被引量：1
- 2010年
- 基于微分演化算法(Differential Evolution,DE)提出一种新的结构参数识别方法。通过对参数识别反问题转化为一个优化问题,根据实际观测结构响应数据与数值模型系统输出之间的差异建立识别问题的目标函数。利用DE求解该目标函数的全局最小,从而得到最优参数解。DE算法是一种新颖的随机搜索进化算法,通过采取全局优化的策略确保算法得到合理的解。DE算法具有算法简单、编程计算方便、同时收敛速度快、计算结果精度高、和鲁棒性强的优点。通过数值模拟及该识别方法在真实结构参数识别中的应用验证该方法的有效性。
- 唐和生周进薛松涛范存新
- 关键词：微分演化参数识别
- 基于大爆炸优化算法的结构参数识别被引量：5
- 2010年
- 作为一种新颖的优化工具,大爆炸算法(Big Bang-Big Crunch optimization,BB-BC)被成功应用于很多复杂优化问题。结构参数识别一直是结构健康监测的核心问题,利用BB-BC算法进行结构参数识别的研究。该方法的基本思想是通过最小化识别模型与实际结构系统响应的误差,从而将参数识别问题转化成一个多峰值非线性非凸的优化问题,并利用BB-BC算法发现系统参数的最优估计。利用BB-BC算法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了参数识别,并与基于遗传算法(GA)、粒子群(PSO)的参数识别方法进行了比较。结果表明:该方法可以成功地应用于结构参数识别,识别效能更优越。
- 周进张伟杨晓楠
- 关键词：粒子群优化遗传算法参数识别
