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基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法
被引量：
3
1
作者
刘仁云
于繁华
+3 位作者
张晓丽
赵东
孙秋成
杨宏
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期303-308,共6页
针对结构损伤识别问题,提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法.该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式,先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减,再把形成的每个表达式作为优化目标,...
针对结构损伤识别问题,提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法.该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式,先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减,再把形成的每个表达式作为优化目标,进而得到结构损伤识别的高维多目标优化模型.为提高模型的求解精度,提出了灰色多粒子群协同的多目标优化算法.实验结果表明,该方法能较好地处理结构损伤识别问题.
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关键词
多目标优化
极端学习机
灰色多粒子群协同
结构损伤识别
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职称材料
题名
基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法
被引量：
3
1
作者
刘仁云
于繁华
张晓丽
赵东
孙秋成
杨宏
机构
长春师范大学数学学院
长春师范大学计算机科学与技术学院
吉林大学汽车工程学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期303-308,共6页
基金
吉林省自然科学基金(批准号:201215149)
吉林省教育厅项目(批准号:吉教科合字[2014]第17号
吉教科合[2013]第243号)
文摘
针对结构损伤识别问题,提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法.该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式,先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减,再把形成的每个表达式作为优化目标,进而得到结构损伤识别的高维多目标优化模型.为提高模型的求解精度,提出了灰色多粒子群协同的多目标优化算法.实验结果表明,该方法能较好地处理结构损伤识别问题.
关键词
多目标优化
极端学习机
灰色多粒子群协同
结构损伤识别
Keywords
multi-objective optimization
extreme learning machine
grey multi particle swarms co-evolutionary
structural damage identification
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法
刘仁云
于繁华
张晓丽
赵东
孙秋成
杨宏
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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