遗传算法工具箱识别(GA)Bouc-Wen模型参数辨识-识别(共4页).docx
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1、精选优质文档-倾情为你奉上Bouc-Wen模型因数字处理方便简单而得到较为广泛的应用,力可以表示为: 利用遗传算法工具箱(GA)对Bouc-Wen模型进行参数识别。实验数据来源于对磁流变阻尼器(MR damper)进行性能测试,试验获得的数据包括力F,位移x,采用频率已知,速度和加速度可以由位移求导得出。参数识别出现程序如下:(文件名:Copy_0_of_BoucWen)function j=myfung(x)y0=0;yy=y0;tspan=;s=;v=;Ft=;rr=max(size(s);%计算数据个数 i=1; while (i1e5)%判断是否出现奇异点,具体忘了。 t y=ode4
2、5(uubird,tspan(i),tspan(i+1),y0,v(i),x);%参考论坛的 y0=y(end,:); yy=yy;y0; i=i+1; kk=max(size(y); if kk150 %微分方程计算,停止是有条件的(具体没去研究),这边设置150次,不管有没有收敛,都停止,不然整个程序运行的实际太久,你也可以改成其他的,慢慢研究 break; end end if(i=rr)&(isnan(yy(1,1)=1%判断是否出现奇异点(就是NAN),如果没有出现,就是正常的 F=x(:,4)*yy(:,1)+x(:,5)*(s-ones(size(s)*x(:,6)+x(:,7)
3、*v;%x(:,4)代表alpha 5代表k0,6代表s0 7代表c0 位移s就是公式中的x j=sum(F-Ft).*(F-Ft); i=i+1; elsei(rr-1)%出现奇异点() j=1e10;%因为出现奇异值,所以随便给一个目标函数值(这个要足够大),目的是排除这组优化值(也就是这个种群不要) i=rr; endfunction dy=uubird(t,y,v,x)dy=-x(:,1)*abs(v)*y*abs(y)-x(:,2)*(v)*y2+x(:,3)*v;% 1r 2beita 3A取n=2运行结果拟合效果对比程序(文件名BoucWenjianyan247):clcclea
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