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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. A New Strategy Added to the SSAO for Structural Damage Detection

verfasst von : Ali Kaveh, Ataollah Zaerreza

Erschienen in: Structural Optimization Using Shuffled Shepherd Meta-Heuristic Algorithm

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

In order to provide a good performance for Shuffled Shepherd Optimization Algorithm (SSOA), in the damage detection problems, Kaveh et al. [1] applied the a boundary strategy (BS) to SSOA. This strategy gradually neutralizes the impact of healthy structural elements progressively throughout the optimization procedure.

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Literatur
1.
Kaveh, A., Hosseini, S.M., Zaerreza, A.: Boundary strategy for optimization-based structural damage detection problem using metaheuristic algorithms. Period Polytech Civ. Eng. 65(1), 150–167 (2021)
2.
Dinh, D., Nguyen-, T., Nguyen, D.T.: A FE model updating technique based on SAP2000-OAPI and enhanced SOS algorithm for damage assessment of full-scale structures. Appl. Soft Comput. 89, 106100 (2020)
3.
Kaveh, A., Zaerreza, A.: Shuffled shepherd optimization method: a new meta-heuristic algorithm. Eng. Comput. 37(7), 2357–2389 (2020)CrossRef
4.
Rao, R.V., Savsani, V.J., Vakharia, D.P.: Teaching–learning-based optimization: a novel method for constrained mechanical design optimization problems. Comput.-Aided Des. 43(3), 303–315 (2011)CrossRef
5.
Mirjalili, S., Mirjalili, S.M., Lewis, A.: Grey wolf optimizer. Adv. Eng. Softw. 69, 46–61 (2014)CrossRef
6.
Mirjalili, S.: Moth-flame optimization algorithm: a novel nature-inspired heuristic paradigm. Know.-Based Syst. 89, 228–249 (2015)CrossRef
7.
Kaveh, A., Maniat, M.: Damage detection based on MCSS and PSO using modal data. Smart Struct. Syst. 15(5), 1253–1270 (2015)CrossRef
Metadaten
Titel
A New Strategy Added to the SSAO for Structural Damage Detection
verfasst von
Ali Kaveh
Ataollah Zaerreza
Copyright-Jahr
2023
Buch
Structural Optimization Using Shuffled Shepherd Meta-Heuristic Algorithm

Print ISBN: 978-3-031-25572-4

Electronic ISBN: 978-3-031-25573-1

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-25573-1_5