【摘 要】
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正确合理的有限元模型对于软基水闸结构健康监测及性能评估至关重要,但水闸有限元模型参数的不确定性使得建立的水闸有限元模型难以准确地反映水闸结构真实的动力学特性,该文结合模态参数和基于天牛须搜索算法的粒子群(BAS-PSO)优化算法,提出了一种软基水闸有限元模型参数修正方法。选择对水闸模态参数影响较大的弹性模量和密度作为待修正参数,建立反映软基水闸待修正参数和模态参数之间非线性关系的基于遗传算法的支持向量回归(GA-SVR)代理模型;提出基于GA-SVR代理模型计算模态参数与水闸振动模态参数之间相对偏差最小的
【机 构】
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南昌大学建筑工程学院,广东省水利水电科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(52079061,51879126,51869011,51779115,51909115),江西省杰出青年基金项目(2018ACB21018,20192ACB21022),江西省研究生创新专项资金项目(YC2019-S097)。
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正确合理的有限元模型对于软基水闸结构健康监测及性能评估至关重要,但水闸有限元模型参数的不确定性使得建立的水闸有限元模型难以准确地反映水闸结构真实的动力学特性,该文结合模态参数和基于天牛须搜索算法的粒子群(BAS-PSO)优化算法,提出了一种软基水闸有限元模型参数修正方法。选择对水闸模态参数影响较大的弹性模量和密度作为待修正参数,建立反映软基水闸待修正参数和模态参数之间非线性关系的基于遗传算法的支持向量回归(GA-SVR)代理模型;提出基于GA-SVR代理模型计算模态参数与水闸振动模态参数之间相对偏差最小的
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