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基于粒子群优化的结构系统识别
引用本文:张伟,唐和生,薛松涛,李凯.基于粒子群优化的结构系统识别[J].燕山大学学报,2009,33(2).
作者姓名:张伟  唐和生  薛松涛  李凯
作者单位:1. 福建省建筑科学研究院,福建,福州,350025;同济大学,结构工程与防灾研究所,上海,200092
2. 同济大学,结构工程与防灾研究所,上海,200092
摘    要:研究了使用粒子群优化(PSO)算法进行结构系统识别的方法,该方法的基本思想是将结构系统识别问题描述成一个多峰值非线性非凸的优化问题,通过PSO算法发现系统参数的最优估计.利用该方法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了识别,并与基于遗传算法(GA)的结构系统识别方法进行了比较.数值算例及比较结果表明:PSO方法易于实现且计算时占用资源低,并可以成功地对结构系统进行识别,识别效能十分优越.

关 键 词:粒子群优化  遗传算法  系统识别

Structural system identification based on particle swarm optimization
ZHANG Wei,TANG He-sheng,XUE Song-tao,LI Kai.Structural system identification based on particle swarm optimization[J].Journal of Yanshan University,2009,33(2).
Authors:ZHANG Wei  TANG He-sheng  XUE Song-tao  LI Kai
Institution:1. Fujian Academy of Building Research;Fuzhou;Fujian 350025;China;2. Research Institute of Structural Engineering and Disaster Reduction;Tongji University;Shanghai 200092;China
Abstract:A method for identification of structural systems using particle swarm optimization (PSO) algorithm is presented. The basic idea of the method is that the identification problems are cast as a multimodal nonlinear nonconvex programming problem, and then particle swarm optimization algorithm is used to find the optimal estimation of the parameters. Some results obtained with this algorithm are presented for the identification of structural systems under conditions including limited input/output data, noise p...
Keywords:particle swarm optimization  genetic algorithm  system identification  
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