刘大山
- 作品数：7 被引量：13H指数：2
- 供职机构：苏州科技学院土木工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金建设部科学技术计划项目住房和城乡建设部科学技术计划项目更多>>
- 相关领域：交通运输工程建筑科学自动化与计算机技术理学更多>>
- 量子粒子群算法在结构模态参数识别中的应用被引量：1
- 2014年
- 量子粒子群算法作为粒子群算法的改进,具有参数少、好编程、易收敛等优势而备受关注。通过将由结构输入、输出数据计算而得的实测频响函数与包含所需识别的结构模态参数的理论频响函数之差最小化作为优化目标,经过对理论频响函数中的结构模态参数搜索取值而使目标函数最小,此过程将结构模态参数识别问题转化为优化问题。采用量子粒子群算法进行优化而得到结构模态参数。为验证该方法的有效性,对一数值模拟的三层混凝土框架结构进行分析,结果表明,量子粒子群可以有效地识别结构模态参数。
- 常军刘大山
- 关键词：量子粒子群优化算法粒子群优化算法优化算法频响函数结构模态参数识别
- 基于量子粒子群算法的结构模态参数识别被引量：8
- 2014年
- 以由结构输入输出数据计算所得实测频响函数与理论频响函数差值最小化为优化目标,通过对理论频响函数中所含结构模态参数搜索取值使目标函数最小,即将结构模态参数识别问题转化为优化问题。采用量子粒子群算法对此过程优化计算,获得结构模态参数。用数值模拟六层框架结构对该方法进行验证。结果表明,量子粒子群可有效识别结构模态参数。
- 常军刘大山
- 关键词：量子粒子群优化算法粒子群优化算法优化算法频响函数结构模态参数识别
- QPSO算法识别环境激励下结构模态参数
- 2013年
- 实际工程中,系统的输入一般是未知的或者是不可测量的,识别结构的模态参数只能采用响应信号。并且一般环境激励下结构的输入信号是可以假设为白噪声激励,其信号的功率谱可以视为一常数。笔者利用量子行为粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法将环境激励下结构模态参数识别问题转化为一个多维优化问题。最后采用一数值模拟的三层框架对该方法进行验证。结果表明,量子粒子群算法可以有效地识别结构模态参数。该研究结果可作为结构损伤识别的基础。
- 刘大山常军巩文龙康晓明
- 关键词：QPSO算法环境激励模态参数识别
- 基于QPSO+CWT的结构模态参数识别
- 2014年
- 通过对结构响应进行连续小波变换,将结构多自由度模态参数识别问题转化为多个单自由度模态参数识别问题。为简化识别和提高识别精度,采用量子行为粒子群优化将CWT解耦信号的模态识别问题转化为智能优化问题,进而一次性同时识别出模态参数,最后通过六层框架的数值模拟验证QPSO+CWT法的可行性与有效性。
- 巩文龙常军刘大山康小明
- 关键词：连续小波变换QPSO算法模态参数
- 基于量子粒子群优化算法的结构损伤识别被引量：4
- 2015年
- 提出一种以广义柔度矩阵为损伤指标,基于量子粒子群优化算法的结构损伤识别方法.该方法根据结构损伤前后广义柔度矩阵差与结构物理参数变化关系,将结构广义柔度矩阵识别问题转化为优化问题,进而采用系统辨识能力较强的量子粒子群优化算法搜索目标函数最优值,从而达到损伤位置和损伤程度同时识别的双重效果.最后通过简支梁数值模拟对该方法的有效性进行了验证.
- 巩文龙常军刘大山康小明
- 关键词：量子粒子群优化算法结构损伤识别
- 环境激励下结构模态参数识别的量子粒子群算法
- 2014年
- 环境激励下的结构模态参数可以通过不同点输出信号的互功率谱识别出来.将包含结构模态参数的互功率谱理论公式与不同点输出信号计算得到的互功率谱之差作为目标函数,通过搜索模态参数的取值而使目标函数最小,从而将优化问题转化为模态参数识别问题.量子粒子群算法是一种基于群体智能理论的优化算法.论文将量子粒子群算法应用到上述优化问题中识别环境激励下的结构模态参数.最后采用数值模拟的简支梁对该方法进行有效性验证.结果表明,量子粒子群可以有效地识别环境激励下的结构模态参数.
- 常军刘大山
- 关键词：量子粒子群优化算法环境激励结构模态参数识别
- 基于局域网的嵌入式TCP/IP协议栈的系统设计与实现
- 该论文独立完成了运行于局域网(LAN)环境中的一台多功能测试仪 SCT-1中通信模块软硬件的设计与实现.该项目应用RT8019AS以太网控制器,以8位微处理器WINBOND 77E58为工作平台.设计完成了相应的以太网驱...
- 刘大山
- 关键词：TCP/IP以太网局域网通信协议
- 文献传递
