【摘 要】
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为研究预应力钢绞线在预应力二次张拉法实施过程中预应力曲线的拟合和拐点识别,将其转化为预应力二次张拉实测数据与数值拟合间误差最小值的寻优问题,定义目标函数及优化参数建立优化模型,利用基于均匀分布和柯西算子改进后的蝗虫算法对其进行优化.计算结果表明:相较于其他新型智能群优化算法,改进后的蝗虫优化算法可以同时保证全局搜索能力和收敛速度,对实测数据样本有较好的拟合效果,并将拐点识别的误差控制在0.18以内.
【机 构】
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湖南省交通科学研究院有限公司,湖南 长沙 410015
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为研究预应力钢绞线在预应力二次张拉法实施过程中预应力曲线的拟合和拐点识别,将其转化为预应力二次张拉实测数据与数值拟合间误差最小值的寻优问题,定义目标函数及优化参数建立优化模型,利用基于均匀分布和柯西算子改进后的蝗虫算法对其进行优化.计算结果表明:相较于其他新型智能群优化算法,改进后的蝗虫优化算法可以同时保证全局搜索能力和收敛速度,对实测数据样本有较好的拟合效果,并将拐点识别的误差控制在0.18以内.
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