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1、第22卷第2期计算力学学报Vol.22No.22005年4月ChineseJournalofComputationalMechanicsApril2005文章编号:1007-4708(2005)02-0155-05基于一种免疫算法的结构动态参数识别孙万泉马震岳(大连理工大学土木水利学院辽宁大连116023)摘要:受生物免疫系统的启发提出了一些基于免疫概念的优化算法O该方法有效地避免了传统遗传算法易于出现早熟~搜索效率低及不能很好保持个体多样性等问题O本文将免疫算法应用于结构动态参数识别领域通过其在VC环境下调用ANSY
2、S有限元程序中的APDL语言并在后期引入加速循环操作从而实现了对结构动态参数快速而精确的识别仿真算例表明其正确性~有效性和较好的抗观测噪声能力O该方法特别适合于对大型复杂结构的参数识别计算O关键词:免疫算法;APDL语言;识别;加速循环中图分类号:TU311.3文献标识码:A免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种新1引言的多峰值函数的寻优算法O此算法结合遗传算法的利用系统识别技术对建筑结构物理参数以及进化操作和生物免疫的浓度机制通过基于浓度的输入荷载等进行准确有效的识别是土木工程领域群体更新来实现对抗体的刺激和抑制从
3、而保持抗内的新兴课题O其中参数识别可以划分为两大类:体的多样性避免陷入局部极优O本文将免疫算法(1)反演法即直接按量测位移求解逆方程得到参应用于结构动态参数识别领域通过其在VC环境数;(2)正演法即首先给定参数的试探值通过迭下调用ANSYS有限元程序的APDL语言从而代运算和误差函数的优化技术求得参数的N最佳成功地实现了对有限元模型多参数的识别计算O并值nO反演法从原理上来讲最为简洁~直观但对大且针对免疫算法在精确解附近收敛速度慢这一缺多数问题不完全适用因反问题一般都是非线性问陷在算法后期增加了加速循环操作O仿真算例表
4、题且绝大多数问题的控制方程都是病态方程直明免疫算法较传统的遗传算法具有较高的全局与接求解逆方程有一定困难尤其是对一些结构复局部搜索能力和收敛速度并且具有良好的抗观测杂自由度大参数多等问题目前仍缺乏成熟有效噪声能力O该方法特别适用于对大型复杂结构的参的动态识别方法O正演法具有较广泛的适应性可数识别计算并且也同样适用于荷载和参数联合识用于线性及非线性反分析尤其是近年来一些智别问题O能优化方法的发展为反分析问题提供了一种有力2免疫算法介绍的解决方案O遗传算法作为一种生物进化计算模型具有鲁生物免疫系统能自适应地识别和排除侵入机
5、棒性较强的全局搜索能力和易于应用等特点在体的抗原性异物并且具有学习~记忆和自适应调一些参数的优化识别问题中已经得到较广泛的应节能力O免疫算法是抽取和反映生物机体免疫系统用[12]O但遗传算法仍然存在许多不足其明显的缺的上述特点结合工程应用而描述的一种计算模点是由于初始群体是随机生成的算法在群体分布型其基本过程如图1所示O抗原对应于待求解的不均匀时易于出现未成熟收敛陷入局部优化局问题而抗体对应于问题的一个解O部搜索能力差等[34](1)抗原识别:生物免疫系统识别抗原的入O这些缺陷影响了其在参数识别求解中的正确性和有效性O
6、而免疫算法是在生物侵及识别抗原是来自外来细胞还是体内O这个过程对应于优化问题的识别O收稿日期:2003-05-27;修改稿收到日期:2003-10-09.(2)抗体群体的产生:即从记忆细胞库中产生基金项目:国家自然科学基金(50279003)资助项目.作者简介:孙万泉(1975-)男博士;抗体这对应于搜索过去该优化问题的成功解O马震岳(1963)男教授博士生导师.(3)抗体产生的刺激和抑制:一种基于抗体浓156计算力学学报第22卷FitneSS(z)=1/e(z),e(z)为第z个抗体下计算模型的输出与实测的误差平方和
7、G(2)抗体记忆细胞群抗体记忆机制的引入是免疫算法的一个重要特点G系统在完成一个问题的求解后,能保留一定规模的求解过程中的较优抗体,这样,在系统接受同类问题的求解时,以所保留的记忆细胞库作为初图1免疫算法结构框图始群体,从而提高了问题求解的收敛速度,体现了Fig.1ImmunealgorithmStructure免疫算法自适应环境的能力G这一点是有别于遗传度产生的调节机制,即在群体更新中,适应度高的算法的,遗传算法是一种对单一功能个体的进化,抗体浓度不断提高,而浓度达到一定值时,则抑制对每个个体而言,只能适应某个问题或
8、环境,一旦这种抗体的产生G这个过程能确保搜索方向的多样环境变化,进化将前功尽弃G性以及局部极大化G本文设定的记忆细胞库规模为25,在求解过(4)抗体增殖:为抵御未知抗原,骨髓里产生程中的每一代抗体群体更新时,将适应度最好的新的淋巴细胞来代替一些自然死亡的抗体,和基于25个抗体入选记忆细胞库G交叉与变异的新抗体产生G这个过程对应于遗
