摘要： 针对冲击荷载识别精度低的问题，将基于精英反向学习和差分变异策略改进的WOA（Whale OptimizationAlgorithm）算法首次应用于冲击荷载识别中。冲击荷载用一组参数来衡量，根据加速度计算响应输出和真实测量信息间的误差建立目标函数，把冲击荷载在时域中的识别问题转化为参数优化问题。改进的WOA算法自适应地反演出衡量冲击最值、冲击位置和冲击时程参数。数值仿真算例表明在10 %的噪声干扰下，改进的WOA冲击荷载最值识别误差仅为0.34 %，能准确地识别冲击荷载，其算法结构简单、参数调节少、通用性强，在实际工程中有较好的应用前景。

关键词: 振动与波, 冲击荷载识别, 鲸鱼优化算法, 目标函数, 精英反向学习, 差分变异