[发明专利]一种基于重采样粒子群优化的结构载荷求解方法

说明书

本发明提供一种基于重采样粒子群优化的结构载荷求解方法，其实施步骤如下：步骤一：根据已知结构响应建立优化模型；步骤二：根据优化模型利用重采样粒子群优化进行求解；步骤三：惩罚最优解并修改优化模型。通过以上步骤，实现了在已知部分结构响应的前提下对结构载荷的求解，达到了使用重采样粒子群优化求解结构载荷的效果，解决了结构检测中求解结构载荷的问题，本发明操作简单，具有广泛的应用前景。

技术领域

本发明涉及一种基于重采样粒子群优化的结构载荷求解方法，属于计算机技术领域。

背景技术

在结构设计以及结构检测中，对于结构的响应以及载荷的求解都具有重要意义。在传统结构响应求解过程中，往往是通过建立结构模型并根据结构外载荷求解结构响应(应力、位移、频率等)，进而确保结构的稳定性与安全性。但是在一些特殊工况下，特别是空间飞行器的安全监测中经常无法准确获得结构的外载荷信息，而是通过传感器获得结构的部分响应信息，这使得根据部分结构响应信息以及结构模型求解结构载荷显得尤为重要。重采样粒子群优化是一种智能优化方法，主要思想源于对鸟类捕食行为的研究，具有简单易行、收敛速度快、设置参数少的优点，并且相比于传统粒子群优化方法具有更强的搜索能力，在解决实际问题中展示了其优越性。考虑到重采样粒子群优化的优点，实现根据结构响应及模型求解结构载荷的需求，本发明提供了一种基于重采样粒子群优化的结构载荷求解方法。

发明内容

1、目的

本发明提供一种基于重采样粒子群优化的结构载荷求解方法，通过已知的结构模型以及结构部分响应参数(应力、位移等)利用重采样粒子群优化的方法对结构外载荷进行求解，引入一种根据结构响应求解结构外载荷的新方法。

2、技术方案

本发明提供一种基于重采样粒子群优化的结构载荷求解方法，其实施步骤如下：

步骤一：根据已知结构响应建立优化模型；

步骤二：根据优化模型利用重采样粒子群优化进行求解；

步骤三：惩罚最优解并修改优化模型。

其中，在步骤一中所述的“已知结构响应”，指的是所要求解载荷的结构的部分响应，可以是结构的位移或应力等；

其中，在步骤一中所述的“优化模型”，指的是根据结构响应抽象得到的数学模型，优化模型包括目标函数、要进行优化的设计参数以及设计参数应满足的约束条件三部分，优化模型的数学表述如下：

min z＝f(x)

s.t. g_i(x)＜0 i＝1，2，3，...，m

其中g_j(x)为设计参数应满足的不等式约束，m为不等式约束个数；对于不同的结构模型，其约束形式及约束个数具有不同的形式，需根据具体问题进行建立；f(x)为数学优化模型的目标函数；

其中，步骤一中所述的“根据已知结构响应建立优化模型”，其建立过程如下：

建立优化模型目标函数f(x)，建立公式如下：

其中x′₁，x′₂，...，x′_n为已知的结构响应；x₁...x_n为优化模型中的设计参数在本发明中为与结构载荷具有映射关系的结构响应，其确定方法如下：

(x₁...x_n)＝h(F)

其中h(F)为结构模型，F为结构外载荷；

建立优化模型约束g_i(x)＜0，优化模型约束需根据具体已知结构建立。