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融合多目标蚁狮优化与迹稀疏正则化的结构损伤识别方法

摘要

本发明公开了一种融合多目标蚁狮优化与迹稀疏正则化的结构损伤识别方法,步骤如下:根据结构设计参数建立有限元模型,提取结构的固有频率、振型等模态参数;依据模型修正原理并利用损伤结构和计算结构的频率相对变化值以及模态置信准则建立目标函数;利用加权策略和迹稀疏正则化对目标函数进行优化;采用多目标蚁狮优化算法不断优化目标函数,直到达到迭代终止条件为止;最后求得的最优解即为损伤识别结果。本发明同时对多个目标函数进行优化,更准确地寻找最优解,同时引入迹稀疏正则化与加权策略,分别提高噪声鲁棒性与识别精度,减小噪声和测量响应的损伤灵敏度对识别结果的影响,具有较好的噪声鲁棒性和较高的识别精度。

著录项

  • 公开/公告号CN109145464A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 暨南大学;

    申请/专利号CN201810987045.0

  • 发明设计人 余岭;陈承滨;

    申请日2018-08-28

  • 分类号G06F17/50(20060101);G06N3/00(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人陈燕娴

  • 地址 510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号

  • 入库时间 2024-02-19 08:11:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20180828

    实质审查的生效

  • 2019-01-04

    公开

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