基于改进Jaya和DREAM算法的变分贝叶斯学习的输电塔结构损伤识别
简介：针对有大量不确定性参数的复杂空间输电塔结构面临损伤识别精度不足及后验分布计算困难等挑战,本文提出一种结合变分贝叶斯推断、改进Jaya算法和多链差分自适应进化算法的稀疏贝叶斯学习方法.该方法基于多链差分自适应进化算法的变分贝叶斯学习求解不确定性参数后验分布的高维积分问题,并基于改进Jaya算法融合自适应混沌扰动与改进的进化策略克服原始Jaya算法易陷入局部最优的缺陷,以平衡结构损伤识别精度与效率的需求.本研究通过实验室输电塔缩尺模型来验证所提方法的适用性.实验结果表明:通过迭代计算模型参数与超参数,可精准识别结构损伤位置与程度;同时,还可利用后验分布评估参数的不确定性水平.展开
关键词：损伤识别变分贝叶斯推断改进Jaya算法多链差分自适应进化算法输电塔
在线出版日期：2026-03-05 （网站首发日期）
