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微分演化算法在结构参数识别中的应用
被引量：
1
1
作者
唐和生
周进
+1 位作者
薛松涛
范存新
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2010年第9期42-46,共5页
基于微分演化算法(Differential Evolution,DE)提出一种新的结构参数识别方法。通过对参数识别反问题转化为一个优化问题,根据实际观测结构响应数据与数值模型系统输出之间的差异建立识别问题的目标函数。利用DE求解该目标函数的全局最...
基于微分演化算法(Differential Evolution,DE)提出一种新的结构参数识别方法。通过对参数识别反问题转化为一个优化问题,根据实际观测结构响应数据与数值模型系统输出之间的差异建立识别问题的目标函数。利用DE求解该目标函数的全局最小,从而得到最优参数解。DE算法是一种新颖的随机搜索进化算法,通过采取全局优化的策略确保算法得到合理的解。DE算法具有算法简单、编程计算方便、同时收敛速度快、计算结果精度高、和鲁棒性强的优点。通过数值模拟及该识别方法在真实结构参数识别中的应用验证该方法的有效性。
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关键词
微分演化
参数识别
优化
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职称材料
题名
微分演化算法在结构参数识别中的应用
被引量：
1
1
作者
唐和生
周进
薛松涛
范存新
机构
同济
大学
结构工程与防灾研究所
东北大学
建筑
学科
(
日本
)
苏州科技学院工程力学系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2010年第9期42-46,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50708076)
江苏省高校自然科学基金(08KJB560003)
文摘
基于微分演化算法(Differential Evolution,DE)提出一种新的结构参数识别方法。通过对参数识别反问题转化为一个优化问题,根据实际观测结构响应数据与数值模型系统输出之间的差异建立识别问题的目标函数。利用DE求解该目标函数的全局最小,从而得到最优参数解。DE算法是一种新颖的随机搜索进化算法,通过采取全局优化的策略确保算法得到合理的解。DE算法具有算法简单、编程计算方便、同时收敛速度快、计算结果精度高、和鲁棒性强的优点。通过数值模拟及该识别方法在真实结构参数识别中的应用验证该方法的有效性。
关键词
微分演化
参数识别
优化
Keywords
differential evolution
parameters estimation
optimization
分类号
TU311.3 [建筑科学—结构工程]
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
微分演化算法在结构参数识别中的应用
唐和生
周进
薛松涛
范存新
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2010
1
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