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基于改进PSO算法的结构模型修正与损伤检测
中文名称: 基于改进PSO算法的结构模型修正与损伤检测
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论文编号: 4143029收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Structural Dynamic Model Updating and Damage Identification Based on the Improved PSO Algorithm
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 工程力学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 模型修正 多损伤识别 混沌 粒子群算法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 在大型工程结构设计过程中需要进行有限元结构动力分析,然而没有哪个分析模(略)映结构的真实情况,如果直接使用结构静力模型,不但浪费计算工作量,影响计算效率,还会引入很多不必要的局部模态,影响以后的响应分析.利用现场实测的结构振动信息修正结构动力模型,使得修正后的分析模型的模态参数与实测值趋于一致是一种比较有效的结构模型修正方法.(略)又被引入到解决结构损伤检测中,取得了很好的结果. 本文将混沌思想与粒子群优化算法相结合,得到改进粒子群优化算法.通过对基准测试函数进行优化计算验证,无论在迭代效率还是收敛性上都优于粒子群算法. 本文(略)进粒子群算法的模型修正方法,采用已有实测数据的虎门大桥作为研究对象,对其有限元模型进行模型修正,结果得到的模态参数与实测模态参数误差较小,说明该改进粒子群算法是可以应用于模型(略) 本文提出了基于改进粒子群算法的结构损伤检测方法,对轻微损伤悬臂板进行了损伤识别,结果表明,改进粒子群算法对单损伤和多损伤的识别结果都令人满意.
In the design of large engineering structures requires dynamic finite element analysis, but no(omitted)ly reflect the true structure, if you direct use the static structural model, not only a waste of computing workload and co(omitted)l efficiency, but also to introduce a lot of unnecessary local mode, affect the subsequent response analysis. Using the measurement (omitted)ral vibration information updating the structure dynamic model, making the modified modal par(omitted) the model in line with the me...
目录:
摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第9-12页
  ·工程背景第9-10页
  ·本文的内容安排第10-12页
2 结构模型修正的发展第12-14页
  ·引言第12页
  ·结构模型修正的研究状况第12-14页
3 结构损伤检测的发展第14-16页
  ·引言第14页
  ·结构损伤检测的各类方法第14-16页
4 粒子群算法发展与工程应用第16-23页
  ·引言第16页
  ·混沌系统第16-18页
    ·混沌系统的模型第16-17页
    ·混沌系统的特性第17-18页
  ·粒子群优化算法第18-19页
    ·粒子群算法的发展第18-19页
    ·粒子群优化算法的基本思想第19页
  ·混沌思想与基本粒子群算法结合的改进粒子群算法第19-21页
    ·混沌初始化第19-20页
    ·本文采用改进粒子群算法流程第20-21页
  ·改进粒子群优化算法算法测试第21-23页
    ·迭代效率测试第21-22页
    ·算法收敛性测试第22-23页
5 基于改进粒子群优化算法的结构动力模型修正第23-35页
  ·引言第23页
  ·模型修正中的评价指标第23-24页
  ·APDL语言介绍及模型修正实现第24页
  ·算例 对虎门大桥的模型修正第24-34页
    ·虎门大桥的工程模型第24-25页
    ·虎门大桥初始有限元模型的模态分析第25-28页
    ·基于改进粒子群算法的虎门大桥模型修正第28-29页
    ·虎门大桥模型修正结果第29-34页
  ·本章小结第34-35页
6 基于改进粒子群优化算法的结构损伤识别第35-51页
  ·引言第35页
  ·改进粒子群算法在结构损伤检测中的实现第35-37页
  ·算例轻微损伤悬臂板的损伤识别第37-50页
    ·单损伤悬臂板的损伤识别第39-43页
      ·基于标准粒子群算法的单损伤检测结果第40-41页
      ·基于改进粒子群算法的单损伤检测结果第41-43页
    ·多损伤悬臂板的工况一损伤识别第43-47页
      ·基于标准粒子群算法的多损伤工况一识别结果第44-45页
      ·基于改进粒子群算法的多损伤工况一识别结果第45-47页
    ·多损伤悬臂板的工况二损伤识别第47-50页
      ·基于标准粒子群算法的多损伤工况二识别结果第48-49页
      ·基于标准粒子群算法的多损伤工况二识别结果第49-50页
  ·本章小结第50-51页
结论与展望第51-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-56页
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