改进遗传算法提升泵房动力参数反演精度

本文主要探讨了泵房结构动力参数反演在评估泵房健康状态中的关键作用。针对传统方法可能存在的效率问题，研究者采用了一种改进的遗传算法来优化参数反演过程。遗传算法是一种生物进化计算模型，通过模拟自然选择和遗传机制来解决复杂的优化问题。在本研究中，改进遗传算法被设计用于同时考虑实测的一阶频率和加速度峰值数据，这两个指标作为反演过程中的双重目标函数。 一阶频率反映了结构固有特性，而加速度峰值则与结构动力响应紧密相关，因此构建双重目标函数有助于更全面地反映泵房结构的实际性能。这种方法旨在提高参数反演的精度和效率，同时减少对单一数据依赖的风险，使得结果更加可靠。 作者以实际工程——淮安三站为案例，通过实施改进遗传算法的参数反演，成功地反演出泵房结构的材料动力参数以及边界条件。对比单目标函数的反演结果，结果显示，双重目标函数不仅简化了计算步骤，提高了计算速度，而且在参数精度上也有所提升。这表明改进遗传算法在泵房结构动力参数反演中的应用具有显著优势，对于工程实践具有重要的指导意义。 本文的研究不仅为泵房结构动力参数的精确反演提供了一种有效的方法，也为其他领域的结构健康监测和故障诊断提供了借鉴。通过将理论研究与实际工程相结合，该工作对于提高泵房结构的运行效率、保障设备安全以及预防潜在的结构损坏具有积极的推动作用。 关键词：泵房、改进遗传算法、参数反演、动力参数。文章通过严格的科学实验验证和理论分析，展示了在复杂工程环境中应用先进计算技术的有效性和实用性，对工程界和学术界都具有较高的参考价值。