邵永亮
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
- 供职机构：苏州科技学院土木工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金江苏省建设系统科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学交通运输工程更多>>
- 运用改进帝国竞争算法识别结构模态参数被引量：3
- 2017年
- 智能优化算法以其可在输入输出数据不完备且含噪声污染以及在系统刚度、质量等先验信息缺乏的情况下识别结构参数的优点,近些年来被广泛应用于参数识别。然而,智能算法识别结构参数时容易出现早熟收敛和陷入局部最优的问题,从而导致识别结果误差较大。帝国竞争算法(ICA)作为一种新颖的智能优化算法,在结构参数识别中也同样存在这类缺陷。为此提出一种融合粒子群优化算法(PSO)全局最优思想的改进帝国竞争算法,并将其运用于结构模态参数识别中。五个标准测试函数的测试结果表明,改进帝国竞争算法的性能优于传统帝国竞争算法。最后通过不同加噪环境下简支梁结构的算例分析,进一步验证改进算法可以有效克服寻优过程中早熟收敛、误差较大的缺陷,并且具有良好的抗噪性。
- 邵永亮常军
- 关键词：振动与波结构模态参数识别环境激励粒子群算法
- 基于改进复杂追踪算法的结构模态参数识别被引量：2
- 2019年
- 以固定梯度的复杂追踪算法进行目标函数寻优时,收敛速度慢,易陷入局部极值,且存在针对不同的模型需人为选择合适的学习步长等不足,限制了该算法的实用性。为此,将最优步长思想引入复杂追踪算法,根据实时分离度自动调整步长,并根据分离信号的峭度值自适应地选择不同的非线性函数,以提高算法的计算精度,进而增强其实用性。为验证该改进复杂追踪算法识别结构模态参数识别的可行性与优越性,采用该方法分别识别了简支梁的数值模型和三层框架试验模型的模态参数,并与原方法进行识别结果对比,结果表明该改进算法可以较准确地识别结构模态参数。
- 常军刘昊尤传雨邵永亮
- 关键词：振动与波盲源分离结构模态参数识别环境激励
- 基于帝国主义竞争算法的结构模态参数识别
- 2016年
- 结构模态参数(包括频率、振型和阻尼)识别,是结构健康监测与结构状态评估的核心内容。帝国主义竞争算法(ICA)作为一种新颖的智能算法,已成功应用于许多复杂的优化问题中。ICA识别结构模态参数的实质是通过最小化包括所要识别的模态参数的结构输出理论公式和结构现场输出之差,将结构模态参数识别问题转化成优化问题。最后采用一个三层框架和一个简支梁数值模型对该方法进行验证。结果表明,帝国主义竞争算法可以有效识别结构模态参数,且识别精度较高。
- 邵永亮胡皞常军
- 关键词：结构模态参数识别环境激励
- 改进QPSO算法识别结构模态参数被引量：1
- 2017年
- 为了进一步增强量子粒子群优化算法的全局寻优能力,提高粒子寻优效率,改善其容易陷入局部最优的缺陷,首先在引入同化和竞争思想的基础上提出一种改进的量子粒子群算法。该改进算法将民族间的同化竞争思想引入粒子寻优过程,以全局最优粒子作为中心粒子,不断同化其余粒子,使粒子之间保持不断竞争关系,以改进粒子的进化方式,提高粒子的寻优性能。接着将改进算法应用于结构模态参数识别,并采用简支梁数值模型对该算法的有效性进行验证,结果表明,改进算法较量子粒子群算法的识别精度和抗噪性都有显著的提高。最后通过三层框架试验验证改进算法在实际工程应用中的有效性。
- 胡皞邵永亮常军
- 关键词：振动与波量子粒子群优化算法全局最优模态参数识别
