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申请/专利权人：佛山科学技术学院

摘要：本发明公开了一种基于多元策略蜻蜓算法的梁结构损伤识别方法，该方法包括：获取具有噪声干扰的梁结构前n阶固有频率与模态振型；基于具有噪声干扰的梁结构前n阶固有频率与模态振型，构建梁结构损伤识别目标函数；基于蜻蜓算法，进行融合强化莱维飞行策略、最优解双向搜索策略和贪婪保留策略，构建多元策略蜻蜓算法；基于多元策略蜻蜓算法对梁结构损伤识别目标函数进行迭代优化，直至满足迭代终止条件，得到梁结构的最优损伤因子向量。本发明通过融合三种优化策略的多元策略蜻蜓算法可以有效提高梁结构损伤识别精度。本发明作为一种基于多元策略蜻蜓算法的梁结构损伤识别方法，可广泛应用于结构损伤识别技术领域。

主权项：1.一种基于多元策略蜻蜓算法的梁结构损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对梁结构进行划分处理，通过有限元法对划分后的梁结构进行结构损伤识别研究，提取梁结构前n阶固有频率与模态振型；考虑噪声对模态振型的影响，对梁结构前n阶固有频率与模态振型进行添加噪声处理，得到具有噪声干扰的梁结构前n阶固有频率与模态振型；基于具有噪声干扰的梁结构前n阶固有频率与模态振型，构建梁结构损伤识别目标函数；基于蜻蜓算法，将强化莱维飞行策略、最优解双向搜索策略和贪婪保留策略进行融合，构建多元策略蜻蜓算法，其中，所述强化莱维飞行策略通过引入了高斯分布随机数来约束每次莱维飞行的步长，并在莱维飞行步长前添加了线步长缩放因子，用于提高多元策略蜻蜓算法中蜻蜓个体的全局搜索能力，所述最优解双向搜索策略用于提高多元策略蜻蜓算法中蜻蜓个体的搜索效率，所述贪婪保留策略考虑每个维度的更新信息，并根据适应度值来确定是否更新该维度，用于提高多元策略蜻蜓算法中蜻蜓个体的搜索精度；所述强化莱维飞行的表达式具体如下所示： ；上式中，表示当前迭代次数，表示莱维飞行，表示莱维飞行控制参数，表示第个个体在第次迭代的位置，表示第个个体在第次迭代的位置，表示服从的随机数；初始化多元策略蜻蜓算法的参数，所述多元策略蜻蜓算法的参数包括初始种群数量、最大迭代次数、蜻蜓个体的位置信息、蜻蜓个体的速度信息和蜻蜓个体的领域；更新蜻蜓个体的速度信息的运动参数和蜻蜓个体的领域信息，所述蜻蜓个体的速度信息的运动参数包括分离运动、对齐运动、聚集运动、食物吸引运动和躲避天敌运动；判断所述蜻蜓个体的领域信息是否存在其他蜻蜓个体；若存在，则通过多元策略蜻蜓算法的个体位置更新公式进行逐维更新，并通过贪婪保留策略保留进化维度，直至更新次数达到最大迭代次数，输出梁结构的最优损伤因子向量；若不存在，则基于强化莱维飞行策略对蜻蜓个体进行执行莱维飞行，输出梁结构的最优损伤因子向量；其中，所述梁结构损伤识别目标函数的表达式具体如下所示： ；上式中，表示梁结构损伤识别目标函数，表示梁结构的损伤因子向量，表示第阶频率相对变化率的绝对值，分别表示第阶测量和计算频率，表示模态柔度置信度，分别表示第阶测量和计算模态柔度的对角元素，表示第阶测量和计算模态柔度的对角元素对应的转置，表示权重系数，表示矩阵，表示迹范数即计算矩阵的奇异值之和，表示模态阶次，表示正则化系数。

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