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Spark云计算平台下的结构物理参数辨识被引量：2: 2018年; 结构物理参数辨识是结构损伤识别的一个关键问题。针对结构物理参数辨识精度不高、海量数据处理计算效率低下和在单机环境下运算资源不足的问题,提出一种云平台下改进并行化多粒子群协同优化算法(IPMPSCO)的结构物理参数辨识方法。在云计算平台下,引入Apache Spark云计算平台的弹性分布式数据集RDD,对传统多粒子群协同优化算法(MPSCO)的结构物理参数辨识进行分布式并行化改进。为了验证所提方法的准确性和处理海量数据的能力,在8节点的云计算集群上对一个30层框架数值试验和一个7层钢框架试验进行结构物理参数辨识。结果表明,所提方法具有良好的精度和稳定性,在执行效率上优于单机,且具有较好的并行能力。; 骆剑彬姜绍飞任晖赵剑; 关键词：APACHE SPARK 粒子群算法分布式并行处理

基于改进MPSCO算法的框架结构损伤检测研究被引量：4: 2017年; 针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优及多粒子群协同优化算法(MPSCO)仍存在的不足,提出了一种改进的多粒子群协同优化算法,并将其与Newmark常平均加速度法、假设检验相结合,研发出一种适用于框架结构的损伤检测策略。首先,针对结构损伤前的实测加速度响应,运用改进MPSCO算法识别出结构损伤前的层间刚度值;第二,针对结构损伤后的实测加速度响应并运用同样的方法识别出结构损伤后的层间刚度值;第三,比较所识别出的结构损伤前后的层间刚度值并结合假设检验从而完成损伤检测。最后通过一7层钢框架的数值模型和实验室试验验证了本文所提损伤检测策略的可靠性。研究结果表明,本文所提的损伤检测策略能够精确地识别结构损伤同时具有较好的抗噪性能和鲁棒性。; 巫文君董利强任晖姜绍飞; 关键词：NEWMARK法

Spark云计算平台下的结构物理参数辨识: 结构物理参数辨识是结构损伤识别的一个关键问题。针对结构物理参数辨识精度不高、计算效率低下和在单机环境下运算资源不足的问题,本文提出一种改进并行化多粒子群协同优化算法(IPMPSCO)的结构物理参数辨识方法。在云计算平台下...; 骆剑彬姜绍飞任晖赵剑; 关键词：粒子群算法分布式并行处理

基于云计算的框架结构参数并行辨识算法被引量：6: 2018年; 大型复杂结构健康监测(Structural Health Monitoring,SHM)系统的安装产生了海量监测数据,传统结构分析与数据处理技术使得监测数据得不到实时分析处理,导致不能及时评估结构工作状态并进行危险预警。为了解决这一问题,该文对传统多粒子群协同优化(Multi-Particle Swarm Coevolution Optimization,MPSCO)算法进行分布式并行化改进,开发了基于云计算的PMPSCO算法。在此基础上,提出了基于PMPSCO算法的框架结构物理参数辨识方法,并在MATLAB分布式云计算平台上对一个15层框架数值试验和一个7层钢框架实验室试验进行结构物理参数辨识,探讨了接入不同分布式并行节点数时该算法的加速关系。辨识结果表明:PMPSCO算法具有良好的精度、稳定性和拓展性,可通过增加接入的分布式并行节点数灵活提高算法运算速度,以满足结构监测数据实时处理的要求。; 姜绍飞任晖骆剑彬; 关键词：云计算分布式并行计算

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任晖