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Structural damage identification based on mode shape sensitivity and sparrow search algorithm
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AI
DOI：10.1016/j.istruc.2025.109999.png)
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摘要
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本研究将最近开发的麻雀搜索算法（SSA）与振型灵敏度分析相结合，用于识别结构损伤。所提出的方法在以下两个关键方面具有独特性。首先，它利用振型灵敏度方程作为目标函数，并在预定义的搜索区间内应用SSA初步识别潜在损伤位置。其次，基于损伤定位结果，简化振型灵敏度方程，并应用广义逆（GI）方法精确定位和量化损伤。所提出的方法（简称SSA-GI）能够有效避免在使用其他群智能优化算法时可能出现的计算不稳定、收敛缓慢及误差较大等问题。此外，基于广义逆的反馈评估可以减轻SSA算法固有的随机性及缺乏严谨数学依据的缺陷，从而确保损伤评估结果的可信度。数值和实验实例被用于验证所提出的SSA-GI方法。结果表明，SSA-GI方法在识别精度上优于粒子群优化（PSO）和布谷鸟搜索算法（CSA）等现有方法，展现出较高的识别准确性。
Keyword:
Sparrow Search Algorithm
mode shape sensitivity analysis
structural damage identification
generalized inverse method
swarm intelligence optimization
