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A Multistrategy Fusion-Improved Black Widow Optimization Algorithm for Structural Damage Identification
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AI
DOI：10.1155/stc/2939779.png)
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摘要
En 中文
基于元启发式算法的结构损伤识别是结构健康监测的重要组成部分，具有巨大潜力。然而，元启发式智能算法可能存在收敛速度慢和计算精度低等缺陷，需要改进以解决工程优化问题。本文采用黑寡妇优化（BWO）算法进行结构损伤识别。此外，通过引入帐篷混沌映射、黄金正弦方程、瞪羚游走方程和边界处理策略，提出了一种多策略融合改进的黑寡妇优化（IBWO）算法。首先，在种群初始化阶段，引入帐篷混沌映射以提高初始解的质量。其次，采用黄金正弦策略以快速获取局部搜索的最优解。然后，利用瞪羚算法的运动方程增强全局搜索能力，避免算法陷入局部最优解。最后，提出边界处理策略以减少解的计算量并提高优化效率。通过结合模态保证准则和模态柔度，重新定义了一种新的损伤识别目标函数。随后，利用两层刚性框架结构进行数值模拟。此外，以简支梁为对象开展了实验研究，以验证所提出的损伤识别方法的性能。仿真结果和实验研究表明，即使在强噪声干扰下，IBWO算法在损伤识别方面相比BWO算法具有更高的精度和效率。
Keyword:
black widow optimization algorithm
experimental studies
golden sine equation
structural health monitoring
tent chaotic mapping
期刊
IF:
5.1
论文数:
242
被引数:
9.2K
机构
引用论文
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