基于改進(jìn)遺傳算法的MR阻尼器模型參數(shù)識(shí)別.pdf

1、對(duì)于在建筑結(jié)構(gòu)中使用的磁流變阻尼器，其特性參數(shù)的選擇在很大程度上影響到它在使用中的減振效果。因此，如何對(duì)一個(gè)給定的磁流變阻尼器建模，并對(duì)其未知的模型參數(shù)進(jìn)行識(shí)別，成為當(dāng)前磁流變阻尼器研究的一大熱點(diǎn)問題。
　　本文針對(duì)MR阻尼器的性能影響參數(shù)，研究了對(duì)其識(shí)別尋優(yōu)的優(yōu)化算法。全文可以分為三個(gè)部分。
　　第一部分是對(duì)MR阻尼器進(jìn)行建模。在眾多MR阻尼器的數(shù)學(xué)模型中，選取了Bouc-Wen模型進(jìn)行研究。與其它模型相比，這種模型能夠較

2、為全面的模擬磁流變阻尼器在各個(gè)階段對(duì)建筑結(jié)構(gòu)的減振性能，即在低速時(shí)的粘彈性性能以及在高速時(shí)的粘塑性性能。因此，Bouc-Wen模型被選取為研究對(duì)象，其參數(shù)就是需要進(jìn)行識(shí)別的對(duì)象。
　　第二部分就是針對(duì)于算法的研究。我們對(duì)當(dāng)前應(yīng)用較廣的遺傳算法和模擬退火算法進(jìn)行了理論學(xué)習(xí)和理解，確定了兩種算法在MR阻尼器參數(shù)識(shí)別問題中的設(shè)計(jì)要點(diǎn)：對(duì)于基本遺傳算法，個(gè)體參數(shù)使用了二進(jìn)制編碼方式，每個(gè)參數(shù)表現(xiàn)為長(zhǎng)度為10的二進(jìn)制編碼串；而分別改變變異概

3、率、交叉概率，則可以得到兩種遺傳概率與優(yōu)化結(jié)果的關(guān)系曲線，最后在此基礎(chǔ)上確定基本遺傳算法的優(yōu)良參數(shù)。對(duì)于模擬退火算法，通過對(duì)理論基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)，確定了初溫確定函數(shù)、溫度衰減函數(shù)以及狀態(tài)接受函數(shù)等設(shè)計(jì)要點(diǎn)，從而保證了較高的初溫、較緩慢的退溫速率以及狀態(tài)遍布解空間。然后基于這些算法運(yùn)行參數(shù)，識(shí)別得到了計(jì)算結(jié)果，通過與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比分析，了解了它們各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)：遺傳算法具有較強(qiáng)的魯棒性和并行性，可以保證種群的多樣性，但是其本身易產(chǎn)生早熟收斂，

4、會(huì)對(duì)優(yōu)化效果有一定的影響；而模擬退火算法除了無條件接受質(zhì)量較好的解，而且能夠以一定概率接受較差的解，保證其解有一定的跳躍性，從而有助于跳出局部最優(yōu)，而達(dá)到全局最優(yōu)，但是這種算法收斂速度較慢，優(yōu)化效率較低。
　　第三部分是在前兩種算法的基礎(chǔ)上，綜合得到一種帶有模擬退火特征的改進(jìn)遺傳算法。為了克服這兩種算法的弊端，提高優(yōu)化設(shè)計(jì)的質(zhì)量和效率，本文嘗試把兩種算法的各自優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來，即應(yīng)用這種改進(jìn)遺傳算法解決模型參數(shù)識(shí)別問題。同樣通過前面選