基于多目标差分进化算法的结构物理参数辨识  

Physical parameters identification of structure based on multi-objective differential evolution algorithm

作　　者：王延伟[1] 卢亮[2] 温瑞智[1] 丰彪[1] 

机构地区：[1]中国地震局工程力学研究所,黑龙江哈尔滨150080 [2]建设部综合勘察研究设计院深圳研究院,广东深圳518052

出　　处：《地震工程与工程振动》2011年第5期121-126,共6页Earthquake Engineering and Engineering Dynamics

基　　金：中国地震局工程力学研究所基本科研业务费专项项目(2008B010);国家重点基础研究发展计划(973)项目(2007CB714205);国家科技支撑计划项目(2009BAK55B05)

摘　　要：优化算法在用于结构的物理参数辨识时,测量数据的不完备和噪声严重影响了参数的辨识精度。针对这一问题,为得到理想的辨识精度,将时程响应数据和频率数据定义为多目标函数,并利用多目标差分进化算法(DEMO)进行优化求解。在数值模拟中,利用10层剪切型框架结构和31个单元的桁架桥结构作为算例。计算结果表明,该多目标函数和DEMO算法,利用不完备的且含有噪声的测量数据,可以得到具有较高精度的辨识结果。Using optimization algorithms to identify structural physical parameters,the identification precision is seriously influenced by incomplete measurement and noise.In order to solve this problem,a new multi-objective function defined by dynamic responses and frequencies was proposed,and the Multi-objective Differential Evolution Optimization（DEMO） was used to obtain optimal solutions.In numerical simulation,a 10-floor shear structure and 31 elements truss structure were identified,and the results proved that the multi-objective function and DEMO using incomplete noise measurements can get highly precise identification results.

关 键 词：参数辨识 多目标优化 多目标函数 多目标差分进化算法 

分 类 号：TU311.3[建筑科学—结构工程]