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基于改进遗传算法的超高层建筑动力传感器优化布置
1
作者
李浩
赵东拂
王延璨
《科学技术创新》
2025年第11期136-139,共4页
为实时监测超高层建筑结构动力特性,对超高层建筑结构动力传感器优化布置进行了研究。利用简化模型代替精细化模型进行优化计算,提出改进遗传算法进行优化布置。按照层间剪切模型原理对精细化模型进行简化,简化后的模型与精细化模型各...
为实时监测超高层建筑结构动力特性,对超高层建筑结构动力传感器优化布置进行了研究。利用简化模型代替精细化模型进行优化计算,提出改进遗传算法进行优化布置。按照层间剪切模型原理对精细化模型进行简化,简化后的模型与精细化模型各阶自振频率大致一致,误差不超过5%;利用改进后的遗传算法以基于模态保证准则(MAC)为目标函数进行传感器优化布置。对改进前后的遗传算法计算结果进行对比,结果表明:改进后的遗传算法解决了遗传算法陷入局部最优的问题,且能够用较少的遗传代数得到测点布置方案,提高了计算效率。
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关键词
超高层建筑
简化模型
动力传感器优化布置
改进遗传算法
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职称材料
题名
基于改进遗传算法的超高层建筑动力传感器优化布置
1
作者
李浩
赵东拂
王延璨
机构
北京建筑大学土木与交通工程学院
工程结构与新材料北京市高等学校工程研究中心
北京未来城市设计高精尖创新中心
北京建筑大学大型多功能振动台阵实验室
北京建筑大学北京节能减排与城乡可持续发展省部共建协同创新中心
出处
《科学技术创新》
2025年第11期136-139,共4页
基金
国家自然科学基金项目(51378045)。
文摘
为实时监测超高层建筑结构动力特性,对超高层建筑结构动力传感器优化布置进行了研究。利用简化模型代替精细化模型进行优化计算,提出改进遗传算法进行优化布置。按照层间剪切模型原理对精细化模型进行简化,简化后的模型与精细化模型各阶自振频率大致一致,误差不超过5%;利用改进后的遗传算法以基于模态保证准则(MAC)为目标函数进行传感器优化布置。对改进前后的遗传算法计算结果进行对比,结果表明:改进后的遗传算法解决了遗传算法陷入局部最优的问题,且能够用较少的遗传代数得到测点布置方案,提高了计算效率。
关键词
超高层建筑
简化模型
动力传感器优化布置
改进遗传算法
Keywords
super high-rise structures
simplified model
optimal placement of dynamic sensors
improved genetic algorithm
分类号
TU978 [建筑科学—建筑技术科学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于改进遗传算法的超高层建筑动力传感器优化布置
李浩
赵东拂
王延璨
《科学技术创新》
2025
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