进化单纯形算法：解决结构物理参数反演的高效方法

本文主要探讨了在结构动力反应分析中，如何结合演化计算中的单纯形算法来解决结构物理参数反演的问题。针对遗传算法和演化策略在求解优化问题时存在的局限性，如可能的过早收敛和局部最优问题，作者提出了一种基于浮点编码的演化-单纯形算法，这是一种混合了演化算法的全局优化策略与单纯形方法的优点。 该方法的核心在于利用浮点编码来表示结构参数空间，通过适应度函数指导搜索过程，同时利用非完全模态参数作为反演分析的依据。非完全模态参数是指在实际测量中获取的部分结构振动模式信息，这些信息在传统优化方法中可能因为局部信息不足而影响结果的全局准确性。通过这种方法，作者试图克服这些问题，提高参数反演的精度和搜索效率，使其对初始值的选择具有较低敏感性，并能更好地揭示“残缺”高阶模态信息。 与传统的结构物理参数反演方法相比，这种基于演化-单纯形算法的方法具有显著优势，能够在全球搜索空间中找到更优解，同时避免了对搜索空间特定假设的依赖。此外，通过利用测试数据，该方法能够实现对结构物理参数的有效估计，这对于工程实践中的结构健康监测和故障诊断具有重要意义。 文章还指出，虽然演化计算算法本身存在一些挑战，但通过与单纯形算法的结合，能够有效地改进优化过程，减少局部收敛的可能性，从而提高整体的计算效率和结果的可靠性。这在实际工程问题中，如桥梁、建筑物或机械系统的结构设计和维护中，具有广泛的应用前景。 总结来说，本文研究的重点在于开发一种新颖的结构物理参数反演方法，利用演化-单纯形算法的优势，旨在提升结构动力学分析的精度和效率，为工程领域的结构性能评估和优化提供有力工具。