改進(jìn)的量子粒子群算法在結(jié)構(gòu)識(shí)別中的應(yīng)用.pdf

1、工程結(jié)構(gòu)在材料老化、外界環(huán)境影響、超負(fù)荷運(yùn)營(yíng)等作用下事故頻發(fā)，由此，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)應(yīng)運(yùn)而生。其核心結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別的方法很多，由于各種原因都無(wú)法在實(shí)際工程中得到有效利用。隨著信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展，智能優(yōu)化技術(shù)逐漸被引入結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別中。其中，量子粒子群優(yōu)化(QPSO)算法因其諸多優(yōu)勢(shì)而備受青睞，但該法也有不足之處，如全局尋優(yōu)能力差，容易陷入局部最優(yōu)等。本文針對(duì)QPSO算法的不足，提出了基于混合概率的小波變異量子粒子群優(yōu)化(M-WMQPSO

2、)算法和基于同化競(jìng)爭(zhēng)的量子粒子群優(yōu)化(ACQPSO)算法，并將其應(yīng)用于結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別。具體內(nèi)容及成果如下：
　　1、介紹結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別和智能優(yōu)化算法在結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別中的應(yīng)用情況以及QPSO算法。
　　2、剖析QPSO算法的不足，提出改進(jìn)的必要性。
　　3、發(fā)展出M-WMQPSO算法。介紹了算法原理及運(yùn)算過(guò)程，并采用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證。
　　4、發(fā)展出ACQPSO算法。介紹了算法的思想及運(yùn)算過(guò)程。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的分析表明，