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改进遗传模拟退火算法及其在结构损伤识别中的应用
论文：改进遗传模拟退火算法及其在结构损伤识别中的应用
摘要：本文主要研究了遗传模拟退火（GA-SA）算法，并对其进行了改进，提出了一种新的结构损伤识别方法。首先对GA-SA算法进行简要介绍，然后针对其不足进行改进，利用自适应调节参数的方法提高算法效率和全局搜索能力。其次，将改进的GA-SA算法应用于结构损伤识别领域，根据结构的动态特性，构建动态有限元模型，通过结构的振动响应监测来确定结构中是否存在损伤。最后，通过算例验证新方法的有效性。
关键词：遗传模拟退火；结构损伤识别；动态有限元模型；自适应调节参数
引言：随着工程结构的广泛应用，结构的损伤与失效成为极具研究价值的问题。非破坏性损伤检测技术被广泛应用于结构损伤识别领域，但其检测精度和效率有待提高。因此，结构损伤识别还需要具有高精度、高效率和易于操作的新方法。传统的局部优化算法（如模拟退火、遗传算法等）在全局搜索及优化中受到一些限制。为此，文中提出了一种改进的遗传模拟退火算法，并将其应用于结构损伤识别中，有效提高了算法的全局搜索能力和识别精度。
1基于遗传模拟退火算法的结构损伤识别方法介绍
1.1遗传模拟退火算法
遗传模拟退火算法结合遗传算法和模拟退火算法的优点，具有全局搜索强度强和能够跳出局部极值的特点。遗传模拟退火算法能够不断调整分布于解空间中的种群，从而寻找最优解。
1.2结构损伤识别方法
结构损伤识别通过分析结构损伤引起的变形或方程响应的变化来检测结构的损伤，因此具有波动性和敏感性。常用方法主要包括有限元模型、模态分析和频域分析等。
2改进的遗传模拟退火算法
2.1自适应调节参数方案
自适应调节参数可在每一代种群进化过程中，根据种群的适应度实时调整，从而提高算法的收敛速度和全局搜索能力。自适应调节参数方案通过各个代数种群的个体适应度的标准差确定CO和PM的值，使这些参数的变化率与问题特征相适应。
2.2算法流程总结
改进的遗传模拟退火算法主要流程包括：初始化种群，计算群体适应度，选择操作，交叉操作，变异操作等。其中最重要的是自适应调节参数方案的加入，通过对参数的实时调整提高算法效率和全局搜索能力。
3基于改进的遗传模拟退火算法的结构损伤识别
3.1动态有限元模型的建立
动态有限元模型是基于结构损伤识别的核心思路，将结构模拟成一组质点及其连杆组成的动态系统，通过其在动态过程中的振动响应来判断结构中的损伤位置和严重程度。
3.2算法实现流程
将改进的遗传模拟退火算法应用于结构损伤识别领域，实现流程包括：采集结构动态特性，提取振动信号参数，构建动态有限元模型，利用改进的遗传模拟退火算法来识别结构中的损伤位置和严重程度。
4算例验证与分析
本文以一座五层钢筋混凝土框架结构为例进行验证。在不损伤时，分析结构的模态形态，并获得结构振型和振频。在损伤模拟情况下，结构产生一定损伤点，按照同样的方式分析结构振型和振频。利用改进的遗传模拟退火算法对不同的损伤情况进行识别，得到损伤点位置和严重度。通过对识别结果的误差分析和结构响应模拟，验证了新方法的有效性和可行性。
5结论
本文提出了一种改进的遗传模拟退火算法，并将其应用于结构损伤识别中。该算法通过自适应调节参数来提高算法效率和全局搜索能力，并构建了动态有限元模型进行结构损伤识别。实例分析结果表明，改进算法在结构损伤识别领域具有较好的准确性和可靠性。