基于GWO-VMD联合GG聚类的藏式古建筑木结构人群荷载效应分离

来源：振动与冲击杂志2026年第1期北京时间：

作者：施毕新，杨娜nyang@bjtu，常鹏

单位：北京交通大学土木建筑工程学院，北京100044

摘要：随着西藏地区旅游业的蓬勃发展，人群荷载对藏式古建筑结构安全的影响日益显著。为了量化人群荷载对结构的影响，需要从结构健康监测数据中分离出人群荷载引起的应变响应,提出了一种基于灰狼优化(grey wolf optimizer，GWO)算法优化变分模态分解<br> (variational mode decomposition，VMD)算法并结合GG(Gath-Geva，GG)聚类算法的人群荷载效应分离方法，简称GWO-VMD-GG。首先，利用GWO算法以最小包络熵为适应度函数来确定VMD参数模态分解层数K和二次惩罚因子α;<br> 其次，采用优化后的VMD算法对实测应变信号进行分解；最后，以相关系数为特征参数，采用GG聚类算法对分解得到的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量进行聚类，将快变应变分量重构，得到人群荷载引起的应变响应。简述了某藏式古建筑游客分布特征，并通过对藏式古建筑木结构应变监测数据的分析，成功分离出游客日、周、年分布特征人群荷载效应，验证了所提方法在工程实践中的有效性。结果表明，该方法能够有效避免VMD参数选择和IMF分量划分过程中的人为干预，实现从大规模监测数据中自动分离人群荷载效应，为藏式古建筑的结构安全评估提供了一种有效手段。<br>

关键词：结构健康监测(SHM)；藏式古建筑木结构；人群荷载效应；变分模态分解(VMD)；Gath-Geva(GG)聚类