基于改进遗传算法的基桩缺陷自动识别

›› 2007, Vol. 28 ›› Issue (10): 2188-2192.

基于改进遗传算法的基桩缺陷自动识别

刘明贵，彭俊伟，岳向红，杨永波

中国科学院武汉岩土力学研究所，武汉 430071

收稿日期:2006-07-26 出版日期:2007-10-10 发布日期:2013-10-15
作者简介:刘明贵，男，1957年生，理学博士，研究员，主要从事岩土工程无损检测智能化研究工作

Automatic identification of detects of pile based on improved genetic algorithm

LIU Ming-gui, PENG Jun-wei, YUE Xiang-hong, YANG Yong-bo

Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430071, China

Received:2006-07-26 Online:2007-10-10 Published:2013-10-15

摘要/Abstract

摘要： 利用遗传算法对基桩缺陷自动识别的方法进行了研究。针对简单遗传算法的早熟和后期收敛缓慢现象，引入了自适应杂交变异概率方法和自适应小生境技术的方法，并在由一维应力波理论和差分方法对低应变测桩信号仿真的基础上，对基桩缺陷自动识别进行了研究。结果表明，该算法适用于桩缺陷自动识别，可以有效地解决简单遗传算法的早熟和后期收敛缓慢现象，而且计算效率也有明显提高。

关键词: 桩, 缺陷, 自动识别, 遗传算法, 自适应概率, 自适应小生境

Abstract: The improved genetic algorithm is proposed to identify the defects of pile detected by low-strain integrity testing. Considering the premature phases and slow rate of convergence in evening of genetic algorithms, adaptive niche technology and adaptive probabilities of crossover and mutation are both introduced into the classical simple genetic algorithm, with one dimension theory of stress wave and finite difference method to identify the defects of pile. The study shows that this method is suitable for the automatic identification of defects of pile detected by low-strain integrity testing. It can also avoid premature phases and slow rate of convergence in evening that often happen in simple genetic algorithms. Finally, a good performance is achieved.

Key words: pile, defect, automatic identification, genetic algorithm, adaptive probabilities, adaptive niche technology

中图分类号:

TB 115

刘明贵，彭俊伟，岳向红，杨永波. 基于改进遗传算法的基桩缺陷自动识别[J]. , 2007, 28(10): 2188-2192.

LIU Ming-gui, PENG Jun-wei, YUE Xiang-hong, YANG Yong-bo. Automatic identification of detects of pile based on improved genetic algorithm[J]. , 2007, 28(10): 2188-2192.

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