基于分级遗传算法的结构损伤识别方法

提出了一种基于遗传算法的利用不完整振动数据识别结构损伤的新方法，该方法首先扩展不完整的振型并利用单元能量熵差比确定结构损伤的大致位置，然后采用二级搜索策略，借助遗传算法确定结构损伤的程度，数值计算结果表明，当可能的损伤区域较大时，本方法较直接搜索策略更能有效地确定结构损伤的程度。     

基于并行遗传算法的结构损伤检测研究

随着我国土木工程的不断发展,结构损伤的探测问题成为近年来研究的热点,基于模型法进行结构损伤识别仅局限于非线性最优问题,通常得到的是局部最小值。遗传算法是在结构损伤识别方面有很好的运算优势,它具有良好的全局优化性能和稳健性。但是,当遗传算法计算复杂的目标函数时运算速度较慢。并行遗传算法由此应运而生,它不但运算速度快而且在相同条件下可以得到更优解。用实编码并行遗传算法来进行结构损伤识别,用一个预应力简直梁来进行数值模拟,结果表明,此方法不但能对结构损伤进行定位、定量计算,而且运算速度较遗传算法快。     

基于小波分析和遗传算法的结构损伤诊断

提出了小波-遗传算法的概念,建立了一种既能识别结构损伤位置、又能确定损伤程度的小波-遗传算法。首先,以有限元分析求解损伤结构振型模态为基础,用db1小波做连续小波变换,由小波系数模极大值识别损伤的位置。然后,以单元刚度的折减系数为遗传算法的优化变量,用振型和频率的误差函数加权来构造目标函数,并通过损伤位置的确定来简化目标函数的变量,再用遗传算法对目标函数进行优化,从而确定结构的损伤程度。通过对一简支梁进行数值模拟分析,计算结果表明,提出的方法不仅能够有效识别损伤的位置,而且能够准确识别损伤程度。     

基于遗传算法的二阶段结构损伤探测方法

为了有效地进行工程结构的损伤识别,提出了一种基于遗传算法的二阶段损伤探测方法.首先利用基于频率的多损伤定位准则和基于位移模态的多损伤定位准则分别计算出有关损伤的初步决策,然后利用信息融合技术中的证据理论方法,将两者的初步决策进行融合,从而获得较为精确的损伤位置估计,最后在已识别出的可能损伤单元的基础上,利用改进的遗传算法进行更精确的损伤位置和程度估计.数值仿真结果表明,采用证据理论进行融合可以获得较为精确的损伤位置估计,比单纯的多损伤定位准则识别效果更好,而采用改进的遗传算法则可以更为精确地判定损伤的程度,优于简单的遗传算法.     

基于遗传算法和BP神经网络的结构损伤识别

鉴于BP神经网络需要较长的训练时间、易陷入局部极小值、网络权值和阈值难确定等不足。运用遗传算法全局寻优的特点对BP网络的权值和阈值进行优化。同时运用遗传算法进行网络训练,避免网络收敛于局部极小值。通过对一根单梁实验数据的识别,结果表明两者的结合能对结构进行准确的识别。     

遗传算法-神经网络方法的结构损伤识别

应用人工神经网络技术，提取结构的固有频率的变化为特征参数，建立结构损伤识别模型，提出用遗传算法来调整神经网络的权值，并对一个框架模型进行了损伤数值模拟计算，即基于遗传算法一神经网络方法的结构损伤识别的研究。该方法弥补了传统的种经网络BP网络收敛速度慢，易陷入局部极小点等缺陷．结构表明，该方法具有收敛速度快和识别精度高的特点。     

基于振型导数的混凝土梁损伤识别方法

基于弯曲梁横向振动理论,得到常数因子a4,它是振型的四阶导数与振型的比值.不同区域常数因子a4的不同意味着局部刚度的改变,局部刚度的改变意味损伤的存在,因此可将常数因子a4可以作为损伤指标.运用ANSYS软件对局部损伤的钢筋混凝土梁进行数值仿真,得到前四阶模态振型,然后进行数值分析.结果表明,基于振型导数的损伤指标可以对混凝土结构进行损伤定位和损伤程度的识别.     

基于数据融合与单纯形遗传算法的管道损伤识别

为了提高管道损伤识别的准确率,提出了基于数据融合和单纯形遗传算法的两段式的管道损伤位置和程度的识别方法。首先将管道的柔度差曲率矩阵与广义残余力向量差两种信息源通过D-S证据理论融合算法初步判定管道损伤位置,然后通过单纯形遗传算法精确识别管道损伤位置与程度。考虑到基本遗传算法局部搜索不强、易发生早熟的缺点,提出了与局部搜索算法(单纯形搜索算法)相结合的改进策略。数值计算结果表明,考虑2%随机噪声影响情况,采用数据融合进行初步定位的方法大大缩小了可疑损伤区域范围,通过单纯形遗传算法能够进一步精确识别管道损伤位置及程度。本文提出的方法提高了管道损伤位置与程度识别的效率与准确率。     

遗传算法–神经网络方法的结构损伤识别

应用人工神经网络技术,提取结构的固有频率的变化为特征参数,建立结构损伤识别模型,提出用遗传算法来调整神经网络的权值,并对一个框架模型进行了损伤数值模拟计算,即基于遗传算法-神经网络方法的结构损伤识别的研究。该方法弥补了传统的神经网络 BP 网络收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺陷. 结构表明,该方法具有收敛速度快和识别精度高的特点。     

基于遗传算法的两阶段铁路桥梁结构损伤识别

采用智能优化算法对结构进行损伤识别时,通常假定实际损伤位置和有限元模型单元划分形式一致。为研究当两者之间存在差异时,对其识别效果的影响,提出了一种新的损伤识别方法。对传统遗传算法中的选择、交叉及变异3种算子进行了改进,并引入灾变和邻域搜索机制。通过一个工程算例对不同损伤工况进行多次独立重复计算,对算法的稳定性和收敛速度进行了分析。此外,还讨论了噪声、测点数目和列车速度对识别结果的影响。结果表明：即使损伤位置与有限元模型的单元划分形式不同,所提方法也能准确定位损伤位置,但会在一定程度上影响定量结果;所提方法收敛速度快,计算效率高于传统的一次识别方法。     

基于遗传算的影像匹配

阐述了遗传算法的基本原理，应用遗传算法解决了在影像匹配过程中的全局寻优问题，通过数学试验，表明了遗传算法在影响匹配过程中的可靠性。     

进化BP神经网络的围岩位移预测

利用遗传算法,在BP神经网络模型的基础上, 从连接权、网络结构和学习参数等三方面进行了进化,得到了进化BP神经网络模型,并在VC 6.0平台的基础上自主开发了遗传算法进化BP神经网络预测系统,且采用十进制编码.将该系统运用于通渝隧道围岩预测中,其预测结果表明,进化的BP神经网络模型在训练时的迭代次数比未进化的BP神经网络模型下降了约9倍,提高了运算的效率,其预测结果也较准确.     

基于PSO算法的结构损伤检测研究

结构损伤检测问题常常可转化为数学上的约束优化问题。采用粒子群算法（PSO）求解约束优化问题。可求解结构损伤检测问题。首先介绍基本粒子群算法，然后建立结构损伤检测问题的数学模型，采用悬臂梁单损伤和多损伤的数值仿真研究，验证了粒子群算法求解结构损伤检测问题的可行性，最后针对实际结构振型测试时振型的非完备性，直接利用非完备振型，求解损伤检测问题，数值仿真结果表明，利用非完备振型，仍可得到较好畴检测结果。     

基于视频的车辆检测算法综述

首先回顾了各种车辆检测方法,指出视频检测技术日益成为最具优势、最有发展潜力的检测方法.在此基础上,对各种基于视频的车辆检测算法分别进行了详细介绍,并给出了它们的性能比较.最后,本文提出了基于视频的车辆检测算法研究的难点及未来发展趋势.     

一种基于支持向量机的结构损伤识别方法

提出了结合随机振动响应互相关函数、小波包分解和支持向量机(support vector machine,SVM)的结构损伤识别方法,计算了相邻测点响应的互相关函数幅值.采用小波包对得到的幅值进行分解,得到各个频带上的总能量;利用各频带上能量值存在的差异性作为输入到分类器的特征向量,训练SVM模型并对结构的损伤进行识别.应用该方法对Benchmark模型结构进行损伤判别,实验通过对比其他基于SVM的方法,结果表明该方法具有较好的识别精度.     

基于静态应变及位移测量的结构损伤识别法

针对桥梁健康监测中结构参数识别所需的精度以及算法稳定性,探讨了基于静态应变及位移测量的结构刚度参数评估技术,由于量测住处的有限以及测量噪声的干扰,算法所建立的方程往往是一个病态的非线性方程。通过梯度法与Ｇauss-Newton法以及Monte-Carlo法的综合运用可有效解决这一问题,数值模拟实验的结果表明：只要测点布置合理、加工工况足够,基于结构静态响应的参数识别效果相当理想。     

基于结构动力响应的结构损伤识别

把单元刚度修正系数作为待识别参数 ,综合考虑了各结构参数对结构的影响 ,并运用条件优化方法对单元刚度修正系数进行计算 ,经过实例运算验证了其对结构损伤的敏感性和有效性     

小波变换模极大值多尺度边缘检测算法分析

文章利用小波变换和多分辨率分析的性质,从多尺度角度对图像边缘检测算法进行分析,总结出小波变换模极大值多尺度边缘检测算法。通过对标准图像Lena进行小波变换模极大值多尺度边缘检测结果发现,其比小波变换模极大值边缘检测算法和Canny算法在部分边缘检测中得到了更多的细节信息,使图像变得更真实。     

基于视频的车辆检测与跟踪算法综述

首先介绍了交通检测系统,指出视频交通检测技术日益成为计算机视觉领域中备受关注的前沿方向.在此基础上,分别讨论了常用的车辆检测算法,基于模型的车辆检测算法,车辆跟踪的基本类型,以及基于模板匹配、卡尔曼滤波和粒子滤波的车辆跟踪算法,同时分析比较了各种算法的优缺点.最后,展望了这一领域未来研究的热点.