遗传算法在结构系统模态参数识别中的应用

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该文主要研究基于遗传算法的线性结构系统模态参数识别方法. 遗传算法是近几年才发展起来的优化方法.其主要思想是通过模拟生物进化的过程,将优化问题转化为种群进化问题.它通过对当前群体施加选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群,并逐步使种群进化到包含最优解或接近最优解,从而实现最优化.由于它具有思想简单、易于实现、全局搜索、自适应性和内在并行性等优点而在科学研究的各个领域得到了广泛应用.遗传算法对广义动力学系统的辨识已经得到了充分研究,但在结构系统尤其是时变结构系统参数辨识方面的研究还很少,前期的工作全部集中于二进制编码的遗传算法的改进.对于数值优化问题,使用浮点数编码更接近问题的"自然表示".因此,该文使用浮点数编码方案,分别使用频响函数和脉冲响应函数作为辨识使用的数据,推出了频域方法和时域方法两种辨识方法.由于遗传算法的全局寻优特性,该算法具有极强的抗噪声能力,即使在50﹪噪声的影响下依然能够很好的辨识出待辨识的参数.
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