免疫算法在结构动态参数识别中的应用

"这篇文章是2005年4月发表在《计算力学学报》上的学术论文，由孙万泉和马震岳合作完成，主要探讨了一种基于免疫算法的结构动态参数识别方法。该方法受到生物免疫系统启发，旨在解决传统遗传算法在优化过程中可能出现的早熟、低效搜索和缺乏个体多样性的问题。通过在VC环境下利用ANSYS有限元程序的APDL语言，结合加速循环操作，该方法实现了对大型复杂结构动态参数的快速精确识别，具有良好的抗噪声性能。" 文章中指出，结构动态参数识别在土木工程领域具有重要意义，包括对建筑结构物理参数和输入荷载的识别。参数识别可分为反演法和正演法，前者直接求解逆方程，但对复杂问题存在挑战；后者则依赖于优化技术来寻找参数的最佳值，具有更广泛的适用性。尽管遗传算法在某些参数优化问题上表现出色，但其容易早熟收敛、局部搜索能力弱的缺点限制了其在参数识别中的应用。 免疫算法作为生物进化计算模型的一种，通过模拟生物免疫系统，能够更好地避免上述问题。论文中提出的免疫算法方法通过调用ANSYS的高级程序设计语言(APDL)，在VC环境下运行，能够高效地处理大规模结构的动态参数识别。在实际应用中，该方法通过引入加速循环操作，显著提升了计算速度和识别精度，同时证明了它对于观测噪声的良好抵抗力。 这篇论文的关键创新点在于将免疫算法与结构动力学参数识别相结合，特别是在处理复杂结构时，该方法展示了其独特的优势。此外，论文还强调了免疫算法相对于遗传算法的改进，如更好的全局搜索能力和防止早熟收敛的能力。研究结果表明，这种方法在实际工程问题中具有广阔的应用前景，特别是对于需要进行大量参数识别计算的大型复杂结构来说，是一种非常有价值的工具。