基于MAC准则的模拟退火算法传感器优化布置研究

基于模态置信度MAC准则，通过建立优化约束条件及目标函数，构建完整的优化数学模型，引入模拟退火算法的抽样和退火过程，使系统能量逐渐降低并达到新的平衡点，如此反复获得模型最优解，基此建立传感器优化配置法。通过某拱塔斜拉桥主梁加速度传感器优化布置工程的实例分析，证明基于MAC准则的模拟退火算法在求解传感器优化布置上，具有优良的并行性和搜索全局的功能。     

基于模型分析的健康监测振动测点布置分析

建立了石首长江公路大桥有限元模型,对大桥主梁前10阶振型模态进行分析。利用模态置信准则(MAC)对大桥健康监测系统主梁振动传感器布置进行评价和优化布置,提出3种优化方案,并得出相应结论。结果表明,大桥监测方案中拥有5个测试自由度的振动测点布置并非最优,通过增加测试自由度数量或者在不改变测试自由度数量下进行测点优化,不能同时兼顾经济性和优化效果,而基于模型选择初始测试自由度位置再进行优化的方式可以达到理想效果。     

基于分布式传感网络的结构模态识别方法

结构的模态参数识别是结构健康监测系统的基本任务。随着工程结构的日益大型化和复杂化,振动测试时需要布置大量的传感器。传统的集中采集和处理技术将难以胜任海量数据的处理要求,采用无线智能传感器的结构健康监测系统正是应运而生的新方向,而分布式采集和处理是其特点。在无线智能传感网络拓扑结构中采用分布式算法求解结构整体振型,利用随机子空间法识别各子结构模态,结合粒子群优化算法调整子振型获取结构整体振型。通过混凝土钢管拱桥模型试验验证了分布式算法的可行性,并利用模态置信度(MAC)对比分析了由分布式模态识别方法和集中式模态识别方法得到的结果,结果表明两种算法吻合较好。     

基于桥梁健康监测的传感器优化布置研究现状与发展趋势

从传感器监测项目优化、数量优化和位置优化3个方面综述传感器优化布置的研究现状。重点探讨传感器位置优化,系统介绍了基于模态可观测性和基于损伤可识别性的传感器优化布置准则、布置方法和布置评价准则,对比分析各种布置方法之间的脉络关系、技术演变及其优缺点,最后指出传感器优化布置研究存在的几点不足及其技术发展趋势。     

基于曲率模态差和模态置信的钢架损伤识别研究

运用曲率模态差法和模态置信准则同时对一个空间钢架进行损伤单元位置的判定和破坏程度的识别,并对这两种方法进行比较。以空间钢架为具体研究对象,对其进行损伤识别数值模拟,再用中心差分法计算出曲率值,将损伤前后的曲率模态值相减,得到曲率模态差值;通过模态振型的改变量的多少来判别损伤情况即模态置信准则识别方法。比较结果表明模态置信准则在单元发生小程度损伤时识别不了,而曲率模态差法可以识别,并且识别的阶数多于模态置信准则。     

斜拉桥传感器布置优化方法应用研究

根据模态置信度准则,采用模拟退火算法,提取出斜拉桥有限元模型的动力分析数据,得到了主梁加速度传感器的优化布设方案,并根据此优化方案在实际桥梁上进行了现场动力特性测试实验。对比研究结果发现：由现场实验测得的自振频率、振型位移与ANSYS理论计算出的结果十分接近,从而验证了基于MAC准则的模拟退火算法在斜拉桥加速度传感器优化布设方面是有效的和可行的。     

基于改进遗传算法的高层建筑结构传感器优化布置

为了解决高层建筑结构抗震控制监测系统中的传感器优化布置问题,提出一种基于改进自适应遗传算法的传感器优化布置方法。以模态置信度准则的最大非对角元值极小化来构造适应度函数,对布点位置进行优化。并利用ANSYS 14.0建立有限元模型,施加相应约束对模型进行模态分析,算例结果表明该改进遗传算法对数目与位置实现了优化,得到了满足不同精度要求的传感器优化配置方案。     

基于有效独立法的传感器优化布置

为了研究桥梁结构健康监测中的传感器优化布置问题,对基于Fisher信息矩阵的有效独立法进行研究。首先对有效独立法进行理论推导。然后以一钢桁架结构为算例,使用有效独立法进行传感器布置,并用模态保证准则对传感器布置效果进行评价。最后结果表明：有效独立法布置传感器尽可能多的保留了结构信息,能够良好的反映出结构特性。     

基于振型相关性的结构模态参数频域自动识别

环境激励下,频域分解法(FDD)具有良好的结构模态频率和振型识别能力,但识别过程中需要基于频率准则人为判断奇异值曲线的峰值,无法准确识别出现近频交叠或重频情况的结构模态参数,而且不能自动进行模态参数的识别。对此,提出了基于振型相关性的MAC-FDD模态参数识别方法,该方法能自动搜索目标模态所对应的频率范围,并利用反映实测振型与理论振型良好相关性的最大模态置信准则(MAC)值判断和识别结构真实振型。给出了该方法的具体实现过程,对平面桁架和空间网架算例进行了模态参数识别。结果表明,该方法能够准确识别出各阶模态频率和振型,可以有效避免模态遗漏,且具有很强的抗噪能力。该方法弥补了常规FDD的不足,适用于对频率密集或具有重频现象的空间网格结构的模态参数识别,且其过程便于编程实现。     

基于模拟退火法的桥梁监测传感优化布置的MATLAB实现方法

本文利用MATLAB编制了相应的计算程序。以某互通跨线桥作为研究的工程背景,运用有限元软件建立模型,进行了模态分析。针对桥梁模态的频率和振型,进行了主梁的传感器优化布置研究。根据计算程序得出了某互通跨线桥最优的加速度传感器布置位置。     

用粒子群算法选择体育馆监测系统中传感器的最优布点

如何合理、有效地确定传感器的位置,是结构健康监测系统正常、高效运行的前提.基于模态能量和粒子群算法进行传感器优化布置研究.首先,讨论了粒子群算法的基本原理和优点;其次,根据结构模态应变能的大小挑选出结构的主要贡献模态,进而确定监测模态阶数;然后,针对不同的传感器类型,基于位移模态定义适用于加速度传感器的适应度函数,基于应变模态定义适用于应变传感器的适应度函数;最后,以西宁市体育馆钢结构为工程背景,采用粒子群算法对其监测系统中加速度传感器和应变传感器分别进行优化布置.结果表明,该方法优化结果稳定可靠且收敛迅速.     

EI法和MAC法在模态试验传感器优化布置中应用比较

分别运用有效独立法(EI)和MAC法对带悬臂的简支梁进行了传感器的优化布置,对比研究表明同一种方法,不同的监测目标得到的传感器的位置不同;不同种方法,相同的监测目标得到的传感器位置也不同。EI法随着测点数的减少Fisher矩阵的行列式值和2范数呈单调递减,而条件数则无规律。采用列主元QR分解的MAC法解决了初始测点,最大可能的保证了测量向量的正交性,候选添加测点的确定可以根据可视性、振型匹配及重点模态加强监测的需要而定。     

粒子群算法在网架结构损伤识别中的应用研究

粒子群算法作为新兴的智能优化算法,因其处理优化问题突出已逐步应用在结构损伤检测领域,基于粒子群算法,提出了网架结构损伤识别方法。首先利用模态保证准则(MAC),结合频率和振型在损伤识别中各自的优势,构造了基于频率和振型的适应度函数;其次,以两个测试函数来对比分析,说明改进的粒子群算法寻优性能更佳;最后,通过一个网架结构仿真模型算例,对所提方法的有效性进行验证。设置了3种工况进行损伤识别并对结果进行分析,结果表明基于粒子群算法的损伤识别方法能够准确识别出损伤发生的位置及程度。     

平面桁架结构测点优化布置方法的研究

对传感器的优化布置进行了研究,从公式上推导了有效独立法和运动能量法,介绍了最小均方差的优化效果评价准则.然后以一平面桁架结构为算例,使用该两种优化方法进行传感器布置,并用评价准则对其布置效果进行比较.结果表明,使用有效独立法优于运动能量法,能更好的反映原结构特性.     

基于随机子空间识别的损伤试验研究

采用附加质量模拟损伤的方法通过对三层空间钢框架模型模态试验分析,采用随机子空间(SSI)法进行模态参数的识别,并在模拟健康状态和有损伤状态下识别结果与有限元模态分析及经典的特征值实现法(ERA)结果进行多次对比,对比结果表明了随机子空间法识别模态参数的可靠性。依据随机子空间法识别的模态振型,结合模态置信准则损伤判别的方法,进行了损伤的诊断,诊断的结果判断了结构的损伤程度,搜索出了损伤的最不利工况。     

一种基于等步长分层拓展的混合A~*路径规划方法

针对传统混合A~*算法搜索效率较低且搜索路径平滑性较差的问题,文章提出一种基于等步长分层拓展的混合A~*路径规划方法,可应用于非结构化道路场景,为智能车辆规划一条安全、平滑且满足车辆运动学约束的可行驶路径。其首先通过改进的子节点拓展方式和合理设计的启发式函数与代价函数,保证算法快速搜索得到一条较平滑的车辆可行驶路径;然后采用数值优化方法对搜索得到的路径进一步地优化平滑;最后针对路径点稀疏和不均匀的问题,采用三次样条曲线对路径点进行插值处理。仿真对比试验与实车试验结果表明,所提方法能显著提高路径搜索效率,与传统算法相比,平均搜索时间减少了51.6%,且搜索得到的路径具有足够的安全性和较好的平滑性。     

基于IWPA优化LSSVM的输电线路接地网腐蚀预测研究

通过输电线路接地网腐蚀试验获得44样本数据,对样本数据进行主成分分析,根据计算结果确定pH值、Cl-含量和NO3-含水量为输电线路接地网腐蚀预测模型的输入量.针对狼群算法存在的缺陷,对探狼游走行为和猛狼运动步长进行改进,得到改进狼群算法.利用改进狼群算法对最小二乘支持向量机进行优化,建立基于IWPA-LSSVM的输电线...     

高层建筑传感器的优化布置

文章对高层建筑传感器的优化布置方法进行研究。研究了一种基于列主元QR分解的逐步累积法的传感器配置方法,此方法采用模态置信度准则;最后以一个高层建筑为实例,验证此方法的实用性。     

基于演化-单纯形算法和结构物理响应反演结构物理参数的方法

演化计算是上世纪 60年代后基于生物进化的思想发展起来的一类求解优化问题的自适应、自组织、随机搜索的全局优化算法。针对遗传算法、演化策略两种演化计算存在的问题 ,文献 [1]将演化计算与单纯形算法相结合 ,设计了一种基于浮点编码的演化 -单纯形算法。本文将演化 -单纯形算法应用于结构动态反应下的结构物理参数反演分析 ,建立了一种基于时间域实测的结构部分物理响应的结构物理参数反演分析方法。为提高反分析效率 ,文中将物理坐标空间问题转换到模态空间来求解 ,提出了模态演化 -单纯形算法。通过与其它方法的算例比较表明 :本文提出的反演分析方法有精度和搜索效率高、抗燥能力强、对不完全信息情况有很好的适应性等优点。     

结构模态测试中传感器布点优化方法比较

分别从布点准则及优化算法的角度对传感器布点优化(OSP)方法进行比较,并提出了分步传感器布点优化方法,可在布点优化中考虑多种准则,同时有效降低组合优化的规模,以某拱桥模态测试的传感器布点优化为例,验证了此方法适用于大规模结构的可行性。