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摘要
将粒子群算法(PSO)中的粒子位置更新方式与自适应方法融入到标准梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法(MH)中，得到了一种自适应PSO-MH算法，用以求解贝叶斯损伤识别中的后验概率密度函数．首先，以粒子位置更新公式代替建议分布更新马尔科夫链的候选样本值，构建出自适应PSO-MH算法的采样流程；然后，采用一个横梁数值算例来对比该算法与标准MH算法之间的采样效果差异；最后，通过洛斯阿拉莫斯国家实验室(LANL)的一个八自由度结构试验验证了该算法的有效性．通过分析数值算例与试验实例的结果得出：自适应PSO-MH算法的损伤识别精度高于标准MH算法，且生成的马尔科夫链的统计效果优于标准MH算法，同时该算法生成的马尔科夫链的自相关函数(ACF)值呈现出截尾，表明马尔科夫链的连续样本间相关性低，计算时间更少，收敛速度更快．
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单位土木工程与建筑学院; 武汉工程大学
