基于响应面法和麻雀搜索算法的结构有限元模型修正

为了获取准确可靠的结构有限元模型,提供结构运营期间健康监测和状态再分析的基准参照,提出了一种基于响应面法(response surface method,RSM)和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的结构有限元模型修正方法.首先,基于响应面法,采用拉丁超立方设计方法进行试验设计获取样本点,以简单低阶数学模型代替特征量与参数间复杂的映射关系,构造结构宏观响应与各参数的解析表达式,基于逐步回归分析进行基函数显著性检验,运用方差理论检验模型精度获取最优响应面模型,并联合结构动力响应残差和构造目标函数;其次,基于麻雀搜索算法,对目标函数进行优化求解得到各参数最优解,代入初始有限元模型中,实现对初始有限元模型的修正;最后,基于RSM-SSA有限元模型修正方法对高维局部损伤悬臂梁数值模型实施修正,验证所提方法的可靠性和可行性,并与基于其他新兴群智能优化算法的有限元模型修正结果进行对比.结果 表明:采用该方法修正的参数和频率误差均值分别为6.549％、0.279％,修正效率和精度较其他算法有显著提升,修正后的有限元模型具有较高的精度,可真实反映结构实际力学行为.该方法为结构有限元模型修正提供一种新思路.     

基于混沌猴群算法的结构有限元模型修正

有限元模型修正可转化为优化问题;基于此,将全局寻优算法——混沌猴群算法引入到有限元模型的修正中。利用响应面法,实现结构响应与待修正参数间非线性隐性关系的显式表达。基于最小残差原理,建立优化目标函数;利用混沌猴群算法求解该函数,得到修正后的结构有限元模型。以一个数值算例验证了该方法在结构有限元修正中应用的可行性。研究拓宽混沌猴群算法的应用范围,为有限元模型修正提供了一种新的思路。     

基于混沌猴群算法的结构有限元模型修正研究

有限元模型修正可转化为优化问题,基于此,将全局寻优算法--混沌猴群算法引入到有限元模型的修正中。利用响应面法,实现结构响应与待修正参数间非线性隐性关系的显式表达,基于最小残差原理,建立优化目标函数;利用混沌猴群算法求解该函数,得到修正后的结构有限元模型。以一个数值算例验证了该方法在结构有限元修正中应用的可行性。本文研究拓宽混沌猴群算法的应用范围,为有限元模型修正提供了一种新的思路。     

一种基于动态序列二次规划的模型修正方法

提出了一种利用通用有限元程序和数学软件进行有限元模型修正的方法.将模型修正问题看待为参数优化问题并按最小二乘法构造关于修正参数与测量值的优化目标函数.通过假定计算值对修正参数的灵敏度在小范围内保持不变,可将原优化问题转化为求解一系列灵敏度不变的优化子问题并选用序列二次规划法(SQP)对子问题进行求解.实桥数值模拟结果表明,修正后的参数能较快地收敛到真值,证明该方法是可行、有效的.这样不仅将通用有限元程序与数学软件有机结合,方便简单地实现大型结构的模型修正,而且使计算工作量大大减小.     

基于SiPESC.OPT的结构动力模型修正研究

将模型修正问题转化为优化问题,基于自主研发的优化分析软件SiPESC.OPT并集成结构有限元分析软件,研究了结构动力模型修正问题,通过桁架和Garteur飞机的修正算例很好地证明了该方法的可行性.通过SiPESC.OPT和商用有限元软件的集成,实现了优化算法和有限元分析类型多样性的需求,不仅提高了模型修正的效率,且保证了有限元分析的精度,有很高的工程实用价值.在Garteur飞机修正算例中,详细阐述了模型精化、参数增减及取值范围调整、灵敏度分析等过程,取得了精度很高的修正结果.     

动态协同和声搜索算法及其在无线传感器网络覆盖中的优化

研究一种动态协同和声搜索算法,并对无线传感器网络的覆盖感知模型进行求解.该算法设计多种群动态协同进化策略,改善和声搜索算法的多样性.在和声记忆库考虑阶段,引入轮盘赌选择,提高搜索的有效性.同时,对算法参数进行动态调节,以提高算法的优化性能.无线传感器网络覆盖优化问题的优化仿真结果表明所提算法取得较优的结果.     

实测模态下三跨整体桥精细化基准有限元模型

以一座新建的整体式桥台桥梁(简称整体桥)为工程背景,建立服务于健康监测的精细化基准动力有限元模型.将设计阶段基于梁格法建立的全桥三维模型与采用梁-壳单元的精细化模型作为初始有限元模型,把环境激励下获取的实测模态信息(自振频率与振型)作为参照,基于参数灵敏度分析修正了上述两种结构模型.结果表明：尽管两种模型修正后都可以获得与实测模态尤其是频率值较好的吻合度,但修正后的梁格模型的模型参数严重偏离其真实的物理意义,难以作为长期监测的基准模型;而修正后的精细化梁-壳单元模型的模型参数物理意义明确,可以作为计入环境因素影响(如温度、湿度等)的结构长期监测的基准模型.该研究还基于动力试验和模型分析结果讨论了整体桥特有的结构-土相互作用的问题.     

基于优化方法的有限元模型修正方法

在进行结构动力分析时,依据理论建立的有限元模型与结构的实际情况不可避免地存在着差异,必须用试验得到的结果对有限元模型进行修正.利用ANSYS有限元软件的优化功能对一悬臂梁进行模型修正,修正后的有限元模型具有很高的精度.该方法修正过程简单,且修正效果好,为有限元模型修正方法提供了例证.     

基于分层进化寻优的塔机结构有限元模型修正

采用分层优化策略,运用进化寻优算法实现结构有限元模型的优化修正.根据设计变量对有限元模型影响的区别将其置于节点层与截面层分别执行进化寻优,两个层次的进化寻优交替进行直至问题收敛.建立了某型塔机的参数化有限元模型,根据实测的风致振动响应识别的模态参数采用所提出的方法对塔机的有限元模型进行了修正.修正结果表明,该方法可以有效地实现塔机的有限元模型修正,且修正计算效率高于对应的基于整体策略的修正方法.     

改进的和声搜索算法在快递配送路径优化中的应用

将一种改进的和声搜索算法应用在快递配送的路径优化中,并通过数据仿真和实验比较了两种算法的运算性能.实验结果表明,改进后的和声搜索算法在解决路径规划这类离散问题时在逼近性和稳定性两个方面具有更好的表现.     

基于和声搜索算法的应急资源筹集优化

在应急资源调度过程中,资源的筹集问题是其解决的核心问题之一,在应急点较多的情况下,采用穷举法等传统方法求解速度较慢,不能满足应急资源快速准确调度的需要.和声搜索算法是一种启发式全局搜索算法,在许多优化问题得到很好的应用.本文将采用和声搜索算法对此类问题进行求解,并通过实验结果验证其可行性和高效性.     

修正和声搜索算法在结构设计问题中的应用

提出一种修正和声搜索(MHS)算法,并对结构设计问题进行了求解.MHS应用了新的位置更新以增强算法的解空间开发能力,并运用等效微分策略调整和声微调步长,提高算法的寻优精度,增强算法跳出局部最优的能力.为了表明MHS的有效性,对3种结构设计优化问题进行了测试,结果显示MHS优于其他4种和声搜索算法,并与最近文献报道的最优值进行比较,表明MHS在解决结构设计优化问题中能够找到更好的解.     

基于桥梁健康监测的有限元模型修正研究现状与发展趋势

为了提高有限元模型修正技术的建模精度,从模型修正的对象、信息来源和其他方法3种分类方法出发,系统阐述各种有限元模型修正方法的原理,梳理各种方法的脉络关系及技术演变;从理论研究和桥梁健康监测应用2个方面,分析各种方法的应用现状及其优缺点。研究结果表明:有限元模型修正研究发展的7大方向为:1多尺度、分散子结构、代理模型、随机、非参数的模型修正方法;2基于强度理论及非线性理论的模型修正方法;3通用的模型修正算法和统一的评价准则;4数值模拟、理论分析和工程应用相结合;5充分利用桥梁工程特有的全过程信息;6开发针对桥梁结构的模型修正软件;7有限元模型确认。     

基于模态参数与改进萤火虫算法的结构模型修正

：为尽可能提高结构模型修正的准确性和有效性,提出一种基于模态参数和改进萤火虫算法的有限元模型修正方法. 该方法基于结构模态参数构造目标函数,使用本文提出的改进萤火虫算法进行优化求解,并通过桁架模型数值仿真将改进算法同原始萤火虫算法、遗传算法和粒子群算法进行对比,结果显示：使用改进的萤火虫算法得到的最优解更接近实际值,且离散性低,验证了改进算法求解的准确性和优越性. 最后通过六自由度剪切框架损伤识别模型试验验证了该方法在求解结构有限元模型修正问题上的准确性和有效性.     

考虑时变资源价格因素的Q学习强化和声搜索网格任务调度算法

针对传统网格任务调度算法不考虑价格时变因素缺点,提出一种基于Q学习强化和声搜索算法的考虑时变资源价格因素网格任务调度算法.首先,综合考虑价格时变因素影响,对网格任务调度模型进行改进,提出一种新的调度模型;其次,利用Q学习算法对和声搜索算法进行改进,平衡了算法的广度和深度搜索能力;最后,通过与同类算法的仿真对比结果表明,该算法和模型具有较好的收敛速度优化性能,并且在资源价格满意度和任务调度长度两个层面具有更全面的优化性能.     

基于两阶段响应面方法的结合梁斜拉桥多尺度有限元模型修正

以灌河大桥为工程背景,建立了结构精细有限元模型和多尺度有限元模型,并进行全桥环境振动试验,以获取结构的实测动力特性.基于两阶段响应面方法,分别对多尺度模型与精确有限元模型之间的误差和初步修正后多尺度模型与实际结构之间的误差进行修正,并将修正后结果与实测值进行比较.结果表明:经过两阶段响应面模型修正后的计算结果与实测结果吻合较好,最大频率相对误差不超过8%,模态保证准则MAC值基本在90%以上,说明两阶段响应面方法能够较好地进行多尺度模型修正,保证修正后的模型参数仍然具有其物理意义;修正后的有限元模型可以进一步应用于多尺度损伤识别及损伤预后,服务于桥梁健康监测及安全评估.     

基于一种混合智能算法的有限元模型修正多解问题

为了使有限元模型修正结果更加符合结构实际情况,将传统的提供单一修正结果转变为提供多个修正结果,然后由决策者根据现场情况、类似工程经验等非参数信息来决定最终采用的修正模型;并且针对这一问题,将优化速度快的稳态遗传算法和优化精度高的梯度下降算法相结合,提出了一种混合智能算法.最后分别采用数值算例和ASCE-Benchmark模型修正过程验证了所提算法的寻找多解能力和优化精度.结果表明,本文所提算法可以寻找到定义域内的全部极值,且相比于稳态遗传算法具有更高的精度,ASCE-Benchmark算例中,两个修正后的有限元模型与实测结果之间的频率误差均有明显下降.     

改进的自适应和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种改进的自适应和声搜索算法(IAHS).在该算法中,采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息.本文用了5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(IAHS)有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力.     

大跨度斜拉桥多尺度有限元模型及其修正

提出了建立大跨度桥梁多尺度基准有限元模型的基本框架和方法,首先将桥梁各节段精细建模,运用子结构技术建立桥梁多尺度初始有限元模型;然后由桥梁健康监测系统实测频率、位移和应变数据构建桥梁多尺度指标,提出了多尺度有限元模型修正方法,并运用该方法得到了桥梁多尺度基准有限元模型;最后将模型计算数据与实测数据进行了对比分析,验证了该多尺度基准有限元模型的合理性.     

和声蛙跳算法在复杂优化问题中的应用研究

和声搜索算法在求解复杂优化问题时,仅仅通过随机的方式产生新元素,搜索过程中新个体的有效性难以持续保证,影响算法的优化性能.针对该问题,将混合蛙跳算法的族群内部局部寻优模块嵌入和声搜索的算法框架中,将和声搜索算法的随机性与混合蛙跳算法的导向性相耦合.定义算法自适应调整参数并以此为基础对两种算法进行动态调用,从而实现两种算法的耦合动态搜索.将改进算法应用于标准测试函数和车辆路径问题的优化,模拟计算结果表明：本文提出的改进算法具有更强的全局搜索能力,得到的解更优,适合用于求解复杂优化问题.