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J-GLOBAL ID：201802280595379040   整理番号：18A1314540

改良大爆発アルゴリズムに基づく構造損傷認識【JST・京大機械翻訳】

Structure damage detection based on improved big bang-bigcrunch algorithm

著者 (4件)： Yin Zhiyi (中山大学応用力学与工程系,广東广州,510006) ,  Zhang Aidi (中山大学応用力学与工程系,广東广州,510006) ,  Lin Kaizhao (中山大学応用力学与工程系,广東广州,510006) ,  Lv Zhongrong (中山大学応用力学与工程系,广東广州,510006)
資料名： Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni  (Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni)
巻： 56  号： 6  ページ： 105-110  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1458A  ISSN： 0529-6579  CODEN： CHTHAJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 宇宙大爆発理論に基づいた大爆発アルゴリズムは高効率の群知能最適化アルゴリズムであるが、局部に陥りやすいという欠点が存在する。改良大爆発アルゴリズムは,オリジナルのアルゴリズムの爆発半径縮減形式,ランダム候補解の選択,および境界処理の改良により,局所最適に陥る欠陥を効果的に改善できる。改良した大爆発アルゴリズムを用いて、周波数とモードを物理量として損傷識別問題の目的関数を構築し、単純支持梁の局部損傷に対して識別を行った。数値シミュレーション結果は,改良アルゴリズムが構造損傷を正確に識別でき,特に局所小損傷を効果的に同定でき,アナログ測定雑音に鈍感であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  目的関数 ,  *アルゴリズム ,  周波数 ,  アナログ系
準シソーラス用語： 測定ノイズ ,  数値シミュレーション ,  物理量 ,  最適アルゴリズム ,  群知能 ,  高効率 ,  構造損傷 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： swarm intelligence ,  BB-BC ,  damage detection ,  frequency domain

分類 (4件)： 構造力学一般  (HD01000X) ,  木構造  (RA04020P) ,  梁,桁  (HD03020H) ,  構造動力学  (HD02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 爆発 ,  アルゴリズム ,  構造損傷