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자료유형
학술저널
저자정보
Dertimanis, Vasilis K. (Institute of Structural Engineering, Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, ETH Zurich) Chatzi, Eleni N. (Institute of Structural Engineering, Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, ETH Zurich) Spiridonakos, Minas D. (Institute of Structural Engineering, Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, ETH Zurich)
저널정보
테크노프레스 Structural monitoring and maintenance Structural monitoring and maintenance 제1권 제4호
발행연도
2014.1
수록면
427 - 449 (23page)

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A hybrid optimization method for the identification of state-space models is presented in this study. Hybridization is succeeded by combining the advantages of deterministic and stochastic algorithms in a superior scheme that promises faster convergence rate and reliability in the search for the global optimum. The proposed hybrid algorithm is developed by replacing the original stochastic mutation operator of Evolution Strategies (ES) by the Levenberg-Marquardt (LM) quasi-Newton algorithm. This substitution results in a scheme where the entire population cloud is involved in the search for the global optimum, while single individuals are involved in the local search, undertaken by the LM method. The novel hybrid identification framework is assessed through the Monte Carlo analysis of a simulated system and an experimental case study on a shear frame structure. Comparisons to subspace identification, as well as to conventional, self-adaptive ES provide significant indication of superior performance.
#Evolution strategies #Levenberg-Marquardt #hybrid optimization #system identification #state-space #modal analysis

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