基于多种搜索策略的人工蜂群算法的结构损伤识别

人工蜂群算法是一种元启发式算法,具有构架简单,易于操作和鲁棒性较好的特点。本文对原始蜂群算法进行了改进,为蜜蜂们提供了更丰富的搜索策略。基于轮盘赌原则选择更优的迭代方式,进而使算法的收敛速度和精度有了显著的提高。基于频率残差和模态置信准则(MAC)建立结构损伤识别问题的目标函数,然后利用ABC算法,QABC算法和本文方法求解该目标函数,得到损伤识别的结果。利用一桁架结构做数值模拟,用简支梁结构进行实验验证。算例表明,改进的算法更能有效地检测出结构的局部损伤,具有对测量噪声不敏感、高效率以及高精度等优点。     

基于改进蜂群算法的结构损伤识别

人工蜂群算法是一种元启发式算法,具有构架简单、易于操作、鲁棒性较好的特点。本文对原始蜂群算法进行了完善:在食物源的遴选方式上,采取锦标赛机制代替标准算法的轮盘赌机制;在跟随蜂阶段引入局部搜索能力更强的公式来刻画蜜蜂采蜜过程。将结构的损伤归结为单元刚度的折损,然后利用频率残差和模态确保准则(MAC)构建问题的目标函数,再使用原始算法和改进的算法求解该非线性优化问题,得到最后识别结果。算例表明,改进算法比原始算法能够更加有效地识别出局部损伤,并且抗噪能力更强。