联合BP神经网络和粒子群的结构有限元模型修正
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  • 英文篇名:BP-net and Particle Swarm Optimization Algorithm Based Finite Element Updating
  • 作者:张辉辉
  • 英文作者:ZHANG Hui-hui;COSCO SHIPPING Lines(Wuhan) Co,Ltd;
  • 关键词:模型修正 ; 代理模型 ; BP神经网络 ; 粒子群算法
  • 英文关键词:model updating;;agenda model;;BP-net;;particle swarm optimization
  • 中文刊名:GWJK
  • 英文刊名:The World of Building Materials
  • 机构:武汉中远海运集装箱运输有限公司;
  • 出版日期:2019-04-15
  • 出版单位:建材世界
  • 年:2019
  • 期:v.40;No.201
  • 语种:中文;
  • 页:GWJK201902016
  • 页数:4
  • CN:02
  • ISSN:42-1783/TU
  • 分类号:61-64
摘要
为解决有限元模型修正中寻优速度慢和算法易于陷入局部最优的问题,提出了采用BP神经网络作为代理模型,采用粒子群算法作为优化算法的模型修正方法。为验证算法的有效性和高效性,采用所提方法对一个钢桁架进行了模型修正,修正结果表明,所提算法能够准确找到结构损伤位置,并且对杆件的损伤程度的识别精度较高,并且与传统的直接调用有限元模型计算结构响应的方法对比,所提方法在寻优速度上具有明显提升。
        In order to solve the problem that the optimization speed was slow and the algorithm is easy to fall into the local optimum in the finite element model modification,BP neural network was used as the proxy model,and the particle swarm optimization algorithm was used as the model correction method of the optimization algorithm.In order to verify the validity and efficiency of the algorithm,a steel truss model was modified by the proposed method.The correction results show that the proposed algorithm can accurately find the structural damage location and the recognition accuracy of the damage degree of the member is high.And compared with the traditional direct call finite element model to calculate the structural response,the proposed method has a significant improvement in the speed of optimization.
引文
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