進(jìn)化算法在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的應(yīng)用研究.pdf

1、　　目前建筑安全事故頻發(fā),嚴(yán)重影響人們的生命財(cái)產(chǎn)安全,實(shí)時(shí)監(jiān)測和診斷結(jié)構(gòu)的運(yùn)行狀況就顯得非常重要,故而結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)的研發(fā)已成為當(dāng)前國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)主要包括：結(jié)構(gòu)運(yùn)行數(shù)據(jù)采集、結(jié)構(gòu)特征信息提取、結(jié)構(gòu)損傷識別、結(jié)構(gòu)運(yùn)行狀況診斷與壽命評估等。本文在前人研究基礎(chǔ)上針對結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中常見的傳感器優(yōu)化布置問題和結(jié)構(gòu)損傷識別問題進(jìn)行研究,主要研究內(nèi)容如下：
　　1)通過大量的文獻(xiàn)閱讀,對傳感器優(yōu)化布置和結(jié)構(gòu)損傷識別這兩

2、個(gè)問題進(jìn)行了詳細(xì)的綜述。介紹了傳感器優(yōu)化布置和結(jié)構(gòu)損傷識別各類既有方法,指出了它們各自存在的主要問題；并分析了智能優(yōu)化算法在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中應(yīng)用的可行性及有效性。
　　2)結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的動力學(xué)問題在數(shù)學(xué)上可以轉(zhuǎn)化為兩類優(yōu)化問題：高維連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題和組合優(yōu)化問題。本文介紹了適合求解連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題的三種常用智能算法,即：標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法(GA)、標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法(PSO)和標(biāo)準(zhǔn)差分進(jìn)化算法(DE)的基本原理及其優(yōu)劣性；四種標(biāo)準(zhǔn)測試函

3、數(shù)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明差分進(jìn)化(DE)算法的計(jì)算精度和效率優(yōu)于其他兩種算法,高維優(yōu)化問題中其尋優(yōu)效率更加明顯。在DE算法的基礎(chǔ)上提出了適合求解損傷識別問題的改進(jìn)差分算子,數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)差分算法(IDE)計(jì)算效率和精度優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)DE算法。
　　3)針對傳感器優(yōu)化布置問題,介紹了單親遺傳算法(PGA)的基本原理,提出了五種基于不同準(zhǔn)則的適應(yīng)度函數(shù)。61 桿平面桁架數(shù)值仿真結(jié)果表明：單親遺傳算法(PGA) 計(jì)算效率優(yōu)于二重結(jié)構(gòu)編碼遺傳算

4、法(DC_GA),兩種算法收斂曲線進(jìn)一步證明PGA算法更容易收斂且計(jì)算結(jié)果精度更高。傳感器布置穩(wěn)定圖的分析結(jié)果表明：基于有效獨(dú)立和信噪比兩準(zhǔn)則選擇的傳感器布點(diǎn)更均勻、穩(wěn)定,更適合于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測。
　　4)以模型修正法為基礎(chǔ),結(jié)合智能優(yōu)化算法分別提出了基于加速差分進(jìn)化算法的結(jié)構(gòu)損傷識別方法和子結(jié)構(gòu)損傷識別方法。25 桿空間桁架模型數(shù)值仿真證明了前者不僅可以定位損傷,也可以識別損傷程度。多損傷工況結(jié)果表明前者計(jì)算效率和精度都優(yōu)于標(biāo)