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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于并行化自适应遗传算法的结构滞回模型识别方法，包括如下步骤：步骤1：获取结构在外部荷载作用下的多特征数据；步骤2：对特征数据进行降噪处理，得到特征曲线；步骤3：设置滞回模型BWBN模型的初始参数和求解编码；步骤4：基于特征数据使用并行化自适应遗传算法识别BWBN模型参数，并用所得BWBN模型得到结构模拟滞回特性，从而完成对结构滞回行为的预测。本发明所提出的一种基于并行化自适应遗传算法的结构滞回模型识别方法，方法简单，计算量小，模型求解次数少，识别精度高，运算速度快，能够较好地用于土木工程、机械工程等领域的结构系统在复杂动态荷载作用下的非线性行为分析。
主权项：1.一种基于并行化自适应遗传算法的结构滞回模型识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：获取结构在外部荷载作用下的多特征数据；步骤2：对特征数据进行降噪处理，得到特征曲线；步骤3：设置BWBN滞回模型的初始参数和求解编码；步骤4：基于特征数据使用并行化自适应遗传算法识别BWBN模型参数，并用所得BWBN模型得到结构模拟滞回特性，从而完成对结构滞回行为的预测；其中，步骤1和步骤2顺序进行，步骤3与步骤1和步骤2之间不分先后。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于并行化自适应遗传算法的结构滞回模型识别方法
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