国家自然科学基金(50708076)
- 作品数：21 被引量：77H指数：6
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- 基于CLPSO算法的结构系统识别被引量：6
- 2010年
- 系统识别问题可以转化成高维多模优化问题。针对基本粒子群优化在分析此类问题时容易出现早熟收敛从而导致局部优化和产生较大误差,提出将基于综合学习策略粒子群优化算法(CLPSO)应用于结构参数识别。由于该方法能够保持群体的多样性,因此可以避免早熟收敛。利用该方法在测量数据不完备且有噪声污染的条件下,同时在没有系统质量和刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了识别,通过数值模拟以及对某真实结构进行分析,验证了该方法对结构系统识别的有效性。
- 唐和生许锐薛松涛张伟
- 关键词：系统识别粒子群优化
- 基于CLPSO算法的混合变量桁架形状优化被引量：2
- 2012年
- 为了解决混合变量桁架形状优化问题中离散截面面积和连续节点坐标的变量耦合给优化带来的困难,将一种新型智能优化算法——基于"综合学习策略"的粒子群算法(ComprehensiveLearning Particle SwarmOptimization,CLPSO)应用于桁架混合变量形状优化问题中。给出了考虑离散截面面积和连续节点坐标两类不同性质的设计变量的混合变量桁架结构形状优化的数学模型,并对经典桁架结构进行混合变量的形状优化,将所得结果与其他优化算法结果进行了比较。分析结果表明了该方法进行混合变量桁架形状优化设计的有效性。
- 许锐马安峰谢鹏高福如薛松涛
- 关键词：桁架结构离散变量
- Evidence Theory for Uncertainty Quantification of Portal Frames with Semi-rigid Connections
- The buckling load or the equivalent buckling length factor of the portal frame structures is greatly influence...
- Hesheng TangJiao WangYu SuSongtao Xue
- 文献传递
- 基于粒子群优化的结构系统识别被引量：6
- 2009年
- 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。
- 张伟张伟唐和生薛松涛
- 关键词：粒子群优化遗传算法系统识别
- 基于双剪屈服准则钢筋混凝土轴对称圆球壳有矩理论的极限分析
- 2012年
- 基于双剪屈服准则,导出了钢筋混凝土轴对称圆球壳的有矩理论的屈服条件,并应用塑性理论,对钢筋混凝土圆球壳进行了极限分析,并用机动法求出壳体在竖向均布荷载下的极限载荷。计算结果与根据塑性屈服线理论计算的结果相符,可供工程技术部门参考。
- 范存新唐和生陈家瑾
- 关键词：钢筋混凝土圆球壳
- 桁架优化的改进粒子群算法被引量：4
- 2012年
- 为了解决带有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将一种新型智能优化算法--基于"综合学习策略"的粒子群算法(comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO)应用于桁架结构的优化问题中.首先介绍了CLPSO算法的基本原理,给出了基于CLPSO算法的桁架结构优化设计的数学模型,并对经典桁架结构进行优化,将所得结果与其他优化算法结果进行了比较.分析结果表明了该方法进行结构优化设计的有效性.
- 许锐王泽兴罗雪
- 关键词：结构优化桁架结构尺寸优化惩罚函数法
- 微分演化算法在结构参数识别中的应用被引量：1
- 2010年
- 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。
- 唐和生周进薛松涛范存新
- 关键词：微分演化参数识别
- 基于SCE算法的结构系统识别被引量：5
- 2010年
- 使用SCE(Shuffled Complex Evolution)算法进行结构系统参数识别,并将该问题描述为一个多峰值非线性高维优化问题。文中给出多种工况下的数值模拟算例,包括不完备输出信息、噪声干扰和无先验参数信息等。识别结果证明了SCE算法应用于结构系统识别问题的可行性、稳定性和有效性。
- 唐和生李鹏飞范存新
- 关键词：系统识别参数估计
- 结合静力测试与基频变化的PSO二阶段结构损伤识别被引量：1
- 2011年
- 提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的二阶段结构损伤识别方法。该方法利用实际结构测试中较为成熟且结果相对稳定、准确的静力位移及基频的变化为基础,通过损伤信号匹配技术以及PSO分别进行损伤初步定位及损伤最后定量。通过对平面桁架结构的数值模拟结果表明该方法对结构中的受损构件及其损伤程度能够做出正确高效的识别和判断。
- 张伟
- 关键词：结构损伤识别粒子群优化算法基频
- 基于微分演化算法的系统识别
- 2008年
- 微分演化算法(DE)是一种启发式算法,它对于解决复杂的优化问题有很好效果。它构成简单,使用方便,收敛速度快,求解有效,并且有很好的鲁棒性。本文把DE算法运用到了结构体系的参数估计中,可以描述为一个多维优化问题。本文在无噪声干扰和有噪声干扰的情况下,用所提出的方法来识别非线性结构体系,结果表明了此方法的有效性。
- 曹威巍唐和生
- 关键词：微分演化优化算法结构参数系统识别
