一种基于并行化自适应遗传算法的结构滞回模型识别方法

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一种基于并行化自适应遗传算法的结构滞回模型识别方法
申请号:CN202410775905
申请日期:2024-06-17
公开号:CN118673801A
公开日期:2024-09-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于并行化自适应遗传算法的结构滞回模型识别方法,包括如下步骤:步骤1:获取结构在外部荷载作用下的多特征数据;步骤2:对特征数据进行降噪处理,得到特征曲线;步骤3:设置滞回模型(BWBN模型)的初始参数和求解编码;步骤4:基于特征数据使用并行化自适应遗传算法识别BWBN模型参数,并用所得BWBN模型得到结构模拟滞回特性,从而完成对结构滞回行为的预测。本发明所提出的一种基于并行化自适应遗传算法的结构滞回模型识别方法,方法简单,计算量小,模型求解次数少,识别精度高,运算速度快,能够较好地用于土木工程、机械工程等领域的结构系统在复杂动态荷载作用下的非线性行为分析。
技术关键词
模型识别方法 染色体 遗传算法优化 非线性 参数 加速算法 编码策略 结构系统 数据 基因 曲线 规模 模式 轮盘 阶段 动态
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