基于智能算法的橋梁結(jié)構健康監(jiān)測傳感器優(yōu)化配置研究.pdf

1、近年來,橋梁結(jié)構的建設得到快速發(fā)展,橋梁結(jié)構健康監(jiān)測成為國內(nèi)外研究的熱點。合理的配置傳感器是保證橋梁結(jié)構健康監(jiān)測質(zhì)量的前提,它對準確實時地獲取橋梁結(jié)構健康狀況信息,實現(xiàn)橋梁結(jié)構的監(jiān)測和評估是至關重要的。有效獨立法(Effective Independent, EFI)等傳統(tǒng)優(yōu)化方法已經(jīng)被應用于橋梁結(jié)構傳感器優(yōu)化配置中,但這些優(yōu)化算法都有其各自的局限性。一些智能優(yōu)化算法,如遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)等方法的發(fā)展

2、以及它們在各個領域的廣泛應用,為智能算法解決傳感器優(yōu)化配置問題提供了理論依據(jù)。
　　本文將免疫算法(Immune Algorithm, IA)、人工魚群算法(Artificial Fish School Algorithm, AFSA)、Memetic算法、混沌猴群算法(Chaotic Monkey Algorithm, CMA)引入橋梁結(jié)構健康監(jiān)測傳感器優(yōu)化配置問題的研究中。利用智能優(yōu)化算法對傳感器的數(shù)量及位置進行優(yōu)化,使得在傳

3、感器使用最少的情況下所采集的橋梁結(jié)構數(shù)據(jù)更加精確。最后,通過兩個橋梁的算例,驗證采用這些智能優(yōu)化算法對不同的橋梁進行傳感器優(yōu)化配置的有效性,結(jié)果表明所用算法可以較好地實現(xiàn)橋梁結(jié)構傳感器優(yōu)化配置。
　　本文研究的內(nèi)容包括如下:
　　(1)以橋梁結(jié)構健康監(jiān)測系統(tǒng)為基礎,分析橋梁結(jié)構傳感器優(yōu)化配置問題,建立相關的數(shù)學模型。利用Ansys軟件構造橋梁結(jié)構有限元模型(Finite Element Model, FEM),進行模態(tài)分析,

4、提取模態(tài)振型,構建模態(tài)置信度(Modal Assurance Criterion, MAC)矩陣。
　　(2)針對橋梁結(jié)構健康監(jiān)測傳感器優(yōu)化配置問題,將免疫算法、人工魚群算法應用于拱橋的傳感器優(yōu)化配置中。為驗證算法在橋梁結(jié)構傳感器優(yōu)化配置中的有效性,分別與遺傳算法、粒子群算法進行了配置結(jié)果的比較,結(jié)果顯示所用算法收斂速度快,尋優(yōu)精度高。
　　(3)研究了Memetic算法、混沌猴群算法在橋梁結(jié)構傳感器優(yōu)化配置問題中的應用,以