基于遺傳算法的非線性系統(tǒng)恢復力模型識別.pdf

1、近年來，在世界范圍內地震頻發(fā)，而中國是受地震災害影響最為嚴重的國家之一。震害給人們的生命財產帶來了巨大損失，也使得結構抗震設計的重要性日益凸顯。而結構非線性地震反應分析是結構抗震領域最主要的基礎研究內容之一。這其中，非線性恢復力模型是進行抗震分析的基礎和重要依據，也是反應結構抗震性能的重要指標。對結構的恢復力特性進行正確描述與識別對于工程結構的動力分析，特別是復雜或新型結構的抗震設計具有直接的應用價值。
　　 遺傳算法最早由美國

2、的Holland教授提出，是一種基于生物遺傳和進化機制的全局優(yōu)化搜索算法。它直接對對象進行搜索，具有廣泛的適用性和更好的全局尋優(yōu)能力。目前，遺傳算法已經在諸多領域中取得令人矚目的重要成果。Baber和Noori提出的帶滑移的光滑型模型(BWBN模型)是一個具有復雜的數學表達的非線性滯變系統(tǒng)模型，它含有8個參數，識別困難很大。而遺傳算法提供了一種求解復雜系統(tǒng)問題的通用框架。采用遺傳算法來識別滯回非線性系統(tǒng)參數是一次有意義的嘗試。
　

3、　 本文的主要內容有:
　　 （一）對恢復力模型發(fā)展歷程中的幾種代表性模型進行了介紹，包括模型的形式、適用性和數學描述。
　　 （二）對遺傳算法的原理和實現進行了介紹，詳細闡述了基本遺傳算法的操作方法和具體流程。
　　 （三）對BWBN恢復力模型進行理論研究，包括數學模型化簡、對模型所包含的8個參數進行特性分析。
　　 （四）單自由度BWBN恢復力模型的在Matlab中的實現。
　　 （五）作者

4、構建了一個適當的函數作為遺傳算法目標函數。
　　 （六）選取了一個單自由度算例，采用了基于Matlab的遺傳算法工具箱來進行BWBN恢復力模型參數識別，得到了比較滿意的識別結果。之后又考慮了在觀測值中加入噪聲因素，探討了噪聲對識別精度的影響。加入噪聲后，識別結果存在一定的誤差，但總體來看還在可接受的范圍之內。
　　 從識別結果來看，基于該識別結果計算所得的結構滯回曲線與理論的精確解所得的滯回曲線基本一致，識別結果能夠反映