基于免疫粒子群優(yōu)化算法的結構動力模型修正.pdf

1、在結構動力分析過程中，通過初始模型計算得到的結果與實測結果不可避免的存在偏差，為了能夠通過模型對結構的動力響應進行更準確的預測，對初始模型進行修正是必要的。模型修正自上世紀五十年代問世以來，經過幾十年的發(fā)展，已經有很多種方法，但到目前為此還沒有一種公認的、有效的應用于工程實際的方法。 本文在對模型修正進行深入分析與研究的基礎之上，提出了將免疫粒子群優(yōu)化算法應用到模型修正的具體方法。免疫粒子群優(yōu)化算法是結合新興的粒子群算法與人工免

2、疫算法而產生的新的優(yōu)化算法，由于它具有收斂速度快，不容易陷入局部最優(yōu)解等優(yōu)點，現已成為優(yōu)化算法的一個研究熱點。 利用基于免疫粒子群算法的模型修正方法，分別對一五層鋼架結構與虎門大橋進行了模型修正，得到了計算模態(tài)參數與實測模態(tài)參數誤差較小的優(yōu)于初始模型的新的模型，說明算法是可以應用于模型修正的。將本文修正結果與前人所做的相同模型結果進行比較，發(fā)現本文獲得了較好修正結果。 另外，通過對算法在模型修正中的過程分析，對算法的一些