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环境温度影响下基于支持向量机与强化飞蛾扑火优化算法的结构稀疏损伤识别

     

摘要

结构处于自然环境中常会受到环境温度变化的影响,引起实测动力响应出现较大误差,进一步影响对结构健康状况的判定。另外,基于优化算法的损伤识别在反演损伤位置及量化损伤程度时,易出现局部最优解,且计算效率低下。针对以上难题,本文提出一种结合支持向量机与强化飞蛾扑火优化算法的损伤识别方法,用于对环境温度影响下的结构稀疏损伤进行识别。该方法首先采取支持向量机对环境温度变化进行量化分析;随后引入稀疏正则化确定稀疏损伤工况;接着将获得的环境温度变化及损伤工况信息作为强化飞蛾扑火优化算法的初始种群生成依据,从而得到针对实际损伤的初始种群用于缩小算法搜索空间,提高计算效率。最后采用基于频率的结构多损伤定位保证准则及模态应变能基本因子构建目标函数,通过考虑环境温度及随机噪声双重影响的简支梁数值算例以及I-40钢-混组合体系桥梁工程实例验证了本文所提方法的可行性。

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