Bouc-Wen-Baber-Noori磁滞模型是一种描述材料非线性磁滞行为的数学模型,广泛应用于结构工程与材料科学中,模拟复杂应力-应变关系。
该工具箱利用多目标优化进化算法(MOBEAs)来计算Bouc-Wen-Baber-Noori滞回模型的参数。它采用NSGA-II算法,这是一种精英非主导排序遗传算法。此工具箱基于Kalyanmoy Deb教授开发的原始NSGA-II版本。
更多关于该工具箱的信息,请参阅文档以及以下文献:
- Kalyanmoy Deb, Sameer Agrawal, Amrit Pratap, T Meyarivan. A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation (IEEE-TEC), 2002年6月,第2页,182-197页。
- Gilberto A Ortiz, Diego A Alvarez, Daniel Bedoya-Ruiz. Multi-objective optimization algorithms for the identification of Bouc-Wen type models. Computers & Structures, 卷114-115。pp. 121-132,2013年。