基于免疫粒子群优化算法的结构动力模型修正

摘要

在结构动力分析过程中，通过初始模型计算得到的结果与实测结果不可避免的存在偏差，为了能够通过模型对结构的动力响应进行更准确的预测，对初始模型进行修正是必要的。模型修正自上世纪五十年代问世以来，经过几十年的发展，已经有很多种方法，但到目前为此还没有一种公认的、有效的应用于工程实际的方法。 本文在对模型修正进行深入分析与研究的基础之上，提出了将免疫粒子群优化算法应用到模型修正的具体方法。免疫粒子群优化算法是结合新兴的粒子群算法与人工免疫算法而产生的新的优化算法，由于它具有收敛速度快，不容易陷入局部最优解等优点，现已成为优化算法的一个研究热点。 利用基于免疫粒子群算法的模型修正方法，分别对一五层钢架结构与虎门大桥进行了模型修正，得到了计算模态参数与实测模态参数误差较小的优于初始模型的新的模型，说明算法是可以应用于模型修正的。将本文修正结果与前人所做的相同模型结果进行比较，发现本文获得了较好修正结果。 另外，通过对算法在模型修正中的过程分析，对算法的一些特点进行讨论，发现算法免疫调节，疫苗接种与免疫记忆在算法的寻优过程中起着重要作用。并发现算法在取适当的种群大小时，有利于发挥算法的免疫特性。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪 论

1.1工程背景

1.2本文的内容安排及解决的问题

2结构模型修正的发展

2.1引言

2.2结构模型修正的基本原理及各类方法

2.2.1基于敏感性分析的矩阵型模型修正方法

2.2.2参数型模型修正方法

2.2.3基于神经网络的模型修正方法

2.3结构模型修正方法进展情况

3人工免疫算法与粒子群算法发展与工程应用

3.1引言

3.2人工免疫系统

3.2.1人工免疫系统的发展

3.2.2生物免疫的组成

3.2.3免疫系统的功能

3.2.4人工免疫与生物免疫

3.2.5人工免疫算法的模型

3.3粒子群优化算法

3.3.1粒子群算法的发展

3.3.2粒子群优化算法的基本思想

3.4相对基学习的免疫粒子群算法

3.4.1相对基学习

3.4.2免疫记记与免疫调节的实现

3.4.3接种疫苗和免疫选择的实现

3.4.4本文采用免疫粒子群算法流程

3.5 VC与ANSYS的混合编程

4基于免疫粒子群优化算法的结构动力模型修正

4.1引言

4.2免疫粒子群算法在模型修正中的实现

4.3算例一对五层钢架的模型修正

4.3.1五层钢架模型及修正步骤

4.3.2五层钢架模型修正过程分析

4.3.3五层钢架结构模型修正结果分析

4.4算例二对虎门大桥的模型修正

4.4.1虎门大桥的工程模型

4.4.2虎门大桥初始有限元模型的模态分析

4.4.3基于免疫粒子群算法的虎门大桥模型修正

4.4.4虎门大桥模型修正结果的分析

4.4.5虎门大桥模型修正粒子进化过程及其分析

4.5对免疫粒子群算法的一些特点研究

4.6本章小结

总 结

致 谢

参考文献