基于混合神经遗传算法的梁式结构损伤识别研究

作者：王名月; 缪炳荣; 李旭娟; 杨忠坤

来源：机械强度, 2017, 39(04): 934-939.

DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2017.04.033

• 损伤识别
• 逆问题
• 神经网络
• 遗传算法

由于裂纹对结构动态行为具有重要影响,为识别结构裂纹的位置和深度,引入混合神经遗传算法。该方法将遗传算法(GA)与神经网络相结合,利用遗传算法全局寻优的特点对BP网络进行优化。通过有限元分析得到裂纹梁的固有频率,并将其作为神经网络的输入,裂纹的位置和深度作为网络的输出。首先,利用遗传算法(GA)优化网络的权重和阈值;然后将优化结果作为三层BP神经网络的初始值,经过样本数据的训练得到合适的网络;最后以裂纹梁固有频率作为测试值,得到裂纹参数的预测结果,通过理论值与预测值的比较,结果证明了该算法能够对结构损伤进行准确的识别。

• 单位
  西南交通大学; 牵引动力国家重点实验室