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作者：田淑侠;许林峰;马江东;陈振茂;娄旭耀;李广棵;
单位：郑州轻工业大学河南省机械装备智能制造重点实验室;河南省锅炉压力容器检验技术研究院;西安交通大学复杂服役环境重大装备结构强度与寿命全国重点实验室;
摘要：针对层状复合材料损伤的定性定量检测问题，集成传统粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法和灰狼优化（Grey Wolf Optimization, GWO）算法，提出一种新的PSO-GWO复合算法。以模态柔度矩阵、频率和振型这3个识别精度较好的指标来构造新的目标函数用于求解损伤检测问题。针对2种传统优化算法的特点，采用非线性收敛因子，以平衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力；加入自适应局部搜索策略来增加算法迭代过程的多样性；引入灰狼算法的多级引导迭代策略，结合粒子群的速度更新策略，以弥补算法易陷入局部最优的缺陷。对3种不同损伤类型层合板的检测结果表明，PSO-GWO复合算法在检测精度与收敛速度方面均有优势，可以实现对损伤位置与损伤程度的精准识别。
关键词：损伤检测;;复合材料;;粒子群优化算法;;灰狼优化算法;;模态参数
基金资助：国家自然科学基金项目（52475172,11502239）;; 河南省科技攻关项目（252102241039,232102231004）;; 复杂服役环境重大装备结构强度与寿命全国重点实验室开放课题项目（SV2023-KF-02）~~
