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Crack detection of the cantilever beam using new triple hybrid algorithms based on Particle Swarm Optimization

Frontiers of Structural and Civil Engineering 2022年第9期16卷 1127-1140页

作者： Amin GHANNADIASL Saeedeh GHAEMIFARD Department of Civil Engineering University of Mohaghegh ArdabiliArdabil 56199-11367Iran

The presence of cracks in a concrete structure reduces its performance and increases in the size of cracks result in the failure of the ***,the accurate determination of crack characteristics,such as location and depth,is one of the key engineering issues for assessment of the reliability of *** paper deals with the inverse analysis of the crack detection problems using triple hybrid algorithms based on Particle Swarm Optimization(PSO);these hybrids are Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Firefly Algorithm(PSO-GA-FA),Particle Swarm Optimization-Grey Wolf Optimization-Firefly Algorithm(PSO-GWO-FA),and Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Grey Wolf Optimization(PSO-GA-GWO).A strong correlation exists between the changes in the natural frequency of a concrete beam and the crack ***,the location and depth of a crack in a beam can be predicted by measuring its natural ***,the measured natural frequency can be used as the input parameter of the *** this paper,this is applied to identify crack location and depth in a cantilever beam using the new hybrid *** results show that among the proposed triple hybrid algorithms,the PSO-GA-FA and PSO-GWO-FA algorithms are much more effective than PSO-GA-GWO algorithm for the crack detection.

关键词： crack cantilever beam triple hybrid algorithms Particle Swarm Optimization

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