【摘 要】
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基于扩展有限元法和改进的人工蜂群智能优化算法,建立了检测和量化结构中多个内部缺陷的反演分析模型。反演分析模型中,由水平集函数来表征每个缺陷的位置及尺寸,采用精英加
【机 构】
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江苏省水利科学研究院,河海大学力学与材料学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51579084,11372098,51309088);江苏省水利科技项目(2015030,2016017)
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基于扩展有限元法和改进的人工蜂群智能优化算法,建立了检测和量化结构中多个内部缺陷的反演分析模型。反演分析模型中,由水平集函数来表征每个缺陷的位置及尺寸,采用精英加引导策略的人工蜂群搜索方程进行全局搜索,直到达到收敛为止;提出以人工蜂群对不同数目的缺陷参数样本进行贪婪选择,无需预先知道结构内部所含的缺陷数目,迭代过程中缺陷数目可以智能改变。该模型避免了反演过程中网格重划分问题,有效地减少了迭代的计算成本。通过若干算例的分析表明:在结构内部所含缺陷数目未知情况下,建立的反演分析模型能够快速准确地识别并确认出结构内部存在的缺陷数目及其相应的位置和大小。
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