摘要
实际应用中,鲸鱼优化算法存在精度不高、收敛速度慢等劣势,提出了一种基于非线性收敛因子、自适应权重和模拟退火策略的混合鲸鱼退火算法,平衡了算法的收敛速度和寻优能力,从而增强算法性能.构建了基于结构模态参数的识别因子,并引入稀疏约束,通过不同损伤工况下ASCE Benchmark结构模型的损伤识别数值模拟说明改进方法的有效性.结果表明:增加稀疏约束后,误判单元减少,有利于结构损伤识别,其中L0.5稀疏约束对识别精度的提升最为显著;混合鲸鱼退火算法能有效识别损伤位置及程度,其收敛精度和寻优性能有了明显提升,且在噪声环境下性能稳定,具有一定的抗噪鲁棒性.该方法可进一步应用于实际工程的损伤识别.
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