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浙江大学学报(工学版)
J4  2010, Vol. 44 Issue (9): 1818-1824    DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2010.09.030
交通运输、一般工业技术     
基于遗传算法的车辆参数识别方法
谢旭1,2,李季隆1,赵俊亮1,张鹤1,山下幹夫3
1.浙江大学 土木工程学系,浙江 杭州 310058；2.浙江大学 宁波理工学院,浙江 宁波315100；
3.日本开发虎门咨询公司, 东京 日本
Identification method of vehicle parameters based on genetic algorithms
XIE Xu1,2, LI Ji-long1, ZHAO Jun-liang1,ZHANG He1, YAMASHITA Mikio3
1. Department of Civil Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310058,China;2. Ningbo Institute of Technology,
 Zhejiang University, Ningbo 315100,China; 3. Kaihatsu Toranomon Consultant Co., Ltd, Tokyo, Japan
 全文: PDF 
摘要：

为了识别桥梁交通振动试验中行走车辆的参数,提出基于遗传算法的参数识别方法.利用小波变换方法由车辆自由衰减振动响应获得车辆的模态参数,进一步联合应用遗传算法及复数特征值计算方法,由模态参数反算车辆的转动惯量性质、刚度以及阻尼系数等物理参数.通过3组模拟数据的计算分析,验证了遗传算法用于车辆参数识别的有效性.以实际车辆的振动试验实测结果为例,检验了遗传算法在车辆参数识别中的适用性.算例以及应用实例表明：应用遗传算法能精确识别出车辆的物理参数.
关键词： 遗传算法;  参数识别;  车辆参数;  交通振动    
Abstract:

A parameter identification method based on genetic algorithms was proposed to identify  the parameters of vehicle in bridge vibration test. First, the modal parameters of vehicle were identified from the damped free vibration response by wavelet transform. Then, the physical parameters such as  inertia moment, stiffness and damping coefficients of the vehicle were inversely calculated from the modal parameters by the combined use of genetic algorithms and calculation of complex eigenvalue. The proposed method was validated by three groups of data from numerical simulation. Finally, the feasibility of the method was validated by field testing of a vehicle. Results show that the physical parameters of vehicle can be identified with high precision by genetic algorithms．
Key words: genetic algorithm    parameter identification    vehicle parameter    traffic vibration
出版日期: 2010-10-10
:  U 448.27  
基金资助:

 国家自然科学基金资助项目(50778160).
作者简介: 谢旭(1963-), 男, 浙江慈溪人, 教授, 从事桥梁结构研究. E-mail: xiexu@zju.edu.cn
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谢旭
李季隆
赵俊亮
张鹤
山下幹夫

引用本文:

谢旭, 李季隆, 赵俊亮, 张鹤, 山下幹夫. 基于遗传算法的车辆参数识别方法[J]. J4, 2010, 44(9): 1818-1824.

XIE Xu, LI Ji-Long, DIAO Dun-Liang, ZHANG He, SHAN Xia-Gan-Fu. Identification method of vehicle parameters based on genetic algorithms. J4, 2010, 44(9): 1818-1824.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/10.3785/j.issn.1008-973X.2010.09.030    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2010/V44/I9/1818

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