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J-GLOBAL ID：201802245052518188   整理番号：18A0720800

モンテカルロシミュレーションと実験的検証によるハイブリッドPSOの新しい構造損傷検出戦略【JST・京大機械翻訳】

A new structural damage detection strategy of hybrid PSO with Monte Carlo simulations and experimental verifications

著者 (3件)： Chen Zepeng (School of Mechanics and Construction Engineering, Jinan University, Guangzhou 510632, China) ,  Yu Ling (School of Mechanics and Construction Engineering, Jinan University, Guangzhou 510632, China) ,  Yu Ling (MOE Key Lab of Disaster Forecast and Control in Engineering, Jinan University, Guangzhou 510632, China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 122  ページ： 658-669  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 構造損傷検出(SDD)は,構造物の測定データと計算データの間の不一致を最小化することによる最適化問題である。多くの場合,自然振動数とモード形状を選択して,SDDの目的関数を定義した。本研究では,ハイブリッド粒子群最適化(HPSO)の新しいSDD戦略を提案し,SDDに対するそのアベイラビリティ解をモンテカルロシミュレーションにより研究した。最初に,異なるパラメータを有するPSOアルゴリズムをモンテカルロシミュレーションにより試験し,パラメータの組合せがSDDに対してより有益であることを決定した。その後,強力な局所探索Nelder-MeadアルゴリズムをPSOに新しい戦略で埋め込み,PSOグローバル検索能力を数値的および実験的に強化するのに役立つことを確認した。10および20の有限要素を有する単純支持梁をそれぞれシミュレーションして,著者らの提案方法がSDDにおいて有効であることを証明した。さらに,箱形鋼梁の一連の実験を設計し,実験室で製作した。構造周波数とモード形状を異なる亀裂損傷パターンの下で測定した。実験検証により,提案した新しいSDD戦略の適用性を確認した。実験ビームのSDD結果も提案した新しいSDD戦略の性能を示した。いくつかの相対的議論も詳細に記述した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 目的関数 ,  近傍探索法 ,  固有振動数 ,  *シミュレーション ,  亀裂 ,  最適化問題 ,  構造物 ,  *損傷検出 ,  適応性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： グローバル検索 ,  粒子群最適化 ,  振動モード形 ,  *構造損傷 ,  *モンテカルロシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 構造ヘルスモニタリング ,  構造損傷検出(SDD) ,  ハイブリッド粒子群最適化(HPSO) ,  モンテカルロシミュレーション ,  実験的検証

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (6件)： モンテカルロシミュレーション ,  実験 ,  検証 ,  PSO ,  損傷検出 ,  戦略