基于免疫算法的系統(tǒng)識別方法研究.pdf

1、系統(tǒng)識別在健康監(jiān)測、結構無損評估以及主動控制等土木工程領域中有著重要的應用。因此結構系統(tǒng)識別已成為當今土木界的研究熱點之一，許多經(jīng)典的識別方法被提出并得到了廣范的應用。然而，由于在實際的工程問題中往往缺乏對結構系統(tǒng)的先驗知識，以及存在著測量信息不完備和被噪聲污染等問題，這些傳統(tǒng)的經(jīng)典識別方法難以得到令人滿意的結果。為了克服傳統(tǒng)方法的這些不足之處，近年來涌現(xiàn)出了許多基于智能優(yōu)化算法的系統(tǒng)識別方法并已取得了許多可喜的研究成果。免疫算法作為一

2、種新興的在生物免疫系統(tǒng)啟發(fā)下產(chǎn)生的智能優(yōu)化算法，已經(jīng)在許多領域得到了廣泛的應用，本文即將其應用于系統(tǒng)識別問題，以期開發(fā)出一種新的便捷高效的識別方法。 為了實現(xiàn)這一目的，本文首先在進一步深入地模擬生物免疫系統(tǒng)機能的基礎上對基本的免疫算法進行了改進。通過引入改進的克隆選擇算子、疫苗接種算子、二次免疫應答算子和動態(tài)調整種群變異概率的策略，開發(fā)出了一種全局尋優(yōu)能力強、收斂迅速、魯棒性好的新型免疫算法——自適應免疫克隆選擇算法，并將其用于

3、系統(tǒng)識別問題。 為了驗證所提出方法的有效性，本文采用基于自適應免疫克隆選擇算法的識別方法分別對一個5層剪切型框架結構和一個12層剪切型框架結構模型的參數(shù)識別問題進行了數(shù)值模擬。識別結果表明該方法有著優(yōu)異的性能。其在對結構參數(shù)缺乏先驗信息、測試信息不完備和受到噪聲污染等情形下均能得到很好的識別結果。此外相較于其他的智能識別方法，該方法還具有計算效率高，使用靈活簡單的特點。 為了進一步探討本文提出的方法在實際工程問題中的應用