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《土木建筑与环境工程》03/2013改进多程群遗传算法在墙土系统损伤识别中的应用针对墙土系统损伤识别方法进行研究,提出了一种基于改进多种群遗传算法的墙土系统损伤识别方法。首先,建立了墙土系统动测简化模型,同时对土体发生损伤时墙土系统的特征方程进行理论分析,基于系统的特征方程构造目标函数;其次,对多种群遗传算法进行改进,改进的内容主要包括采用实数编码、采用自适应交叉概率、采用自适应变异概率;最后,利用改进多种群遗传算法分别进行了无噪声条件和噪声条件下的墙土系统损伤     

免疫遗传算法在结构损伤识别中的应用与改进

为了解决结构的多损伤识别问题,提出了基于免疫遗传算法和贝叶斯融合理论的二阶段识别方法。首先将结构的应变能和频率数据作为两种具有互补性质的信息源,通过采用贝叶斯融合理论来初步确定结构的损伤位置,然后通过免疫遗传算法来精确确定结构的损伤位置和程度。考虑到基本免疫遗传算法的搜索效率仍不太高,故提出了疫苗培养、以及双终止条件等改进策略。数值计算结果表明,论文提出的二阶段方法可以有效的识别出结构的损伤位置和程度,而所建议的改进免疫遗传算法明显优于基本免疫遗传算法和简单遗传算法。     

基于D-S证据理论的结构多损伤识别结果融合研究

考虑噪声影响时,无论基于刚度矩阵损伤因子的损伤识别方法,还是基于模态应变能的方法对结构多损伤识别的效果均不太理想,容易造成误判。为此,采用信息融合技术的D-S证据理论将基于刚度矩阵损伤因子和基于模态应变能的损伤识别结果进行融合。平面桁架数值仿真结果表明,融合后能提高结构多损伤识别的准确性。     

基于自回归模型和GA-PNN的海洋平台结构损伤识别研究

文中基于目前神经网络应用的广泛性和对损伤识别的有效性,提出了以自回归模型系数差为初始特征,并通过基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的识别方法,对海洋平台结构进行损伤位置的识别。数据采用数值模拟中海洋平台支撑杆件在无损伤和损伤状态下获取的加速度响应信号,构建损伤指标自回归模型系数差,采用GA-PNN进行训练与测试,验证了该识别方法的有效性。     

基于布谷鸟搜索算法的温度驱动损伤识别方法

基于振动的损伤识别方法数据分析过程复杂,且易受环境不确定因素影响,为解决该问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的温度驱动损伤识别方法。分析中将温度视为结构的可测激励,对基于温度诱导应变的结构损伤参数识别公式进行了推导,进而利用实测的温度诱导响应值与有限元模型计算的温度诱导响应值构造目标函数,基于改进的布谷鸟搜索算法对有限元模型中的损伤参数进行更新,从而实现损伤的准确判别。通过一根两端弹性约束的H型钢梁,以及一榀Benchmark钢框架模型的数值仿真分析,验证了所提方法的损伤识别效果。分析结果表明：基于布谷鸟搜索算法的温度驱动损伤识别方法可对不同程度、不同位置及不同数量的损伤进行有效识别,即使在较高的噪声干扰下,仍能取得较好的识别结果。相比于基于振动的有限元模型损伤参数识别方法,该方法无需施加外部激励,输入与输出数据（温度与温度响应）方便可测,损伤识别所需的数据量较少,受噪声干扰影响小,可对结构的损伤进行有效定位与量化。     

基于改进遗传模拟退火算法的结构损伤识别研究

针对遗传算法容易"早熟"、局部寻优能力较差等缺点,提出一种基于改进遗传模拟退火算法的结构损伤识别方法。先用节点的残余力向量来进行损伤定位,然后以节点的残余力向量构造目标函数,以单元刚度折减系数为设计变量,利用改进的遗传模拟退火算法进行损伤程度的识别。最后,对一个桁架结构模型进行数值模拟,结果表明,该算法能够准确识别结构的多处损伤,验证了该方法的有效性。     

大跨悬索桥损伤定位的自适应概率神经网络研究

由于概率神经网络(PNN)以贝叶斯概率方法描述测量数据,因而PNN在有噪声条件下的结构损伤检测方面,具有巨大的潜力。而PNN中高斯核函数的宽度,严重影响网络的泛化能力,本文提出了一种运用自适应PNN进行复杂结构的损伤定位研究方法,并与传统PNN对大跨悬索桥的损伤定位进行了仿真性能比较;同时讨论了噪声程度、特征向量简化对损伤识别精度的影响。研究发现,运用自适应PNN进行损伤定位,不仅性能优于传统PNN,而且进行特征向量简化时,可以提高损伤定位的识别精度。     

基于数据融合的张弦桁架损伤识别方法与试验研究

针对张弦桁架采用单损伤指标识别损伤位置易受到干扰甚至产生误判的问题,提出基于曲率模态差和模态柔度差曲率融合的损伤识别方法。基于D-S证据矩阵和加权平均两种数据融合准则,建立张弦桁架损伤识别的单次融合和两阶段融合识别流程。采用有限元软件ANSYS建立张弦桁架分析模型,利用减小构件截面积模拟弦杆损伤,分别采用非融合单损伤指标、单次数据融合和两阶段融合方法进行损伤识别分析。结果表明：单损伤识别指标的抗干扰能力较低,尤其对支座附近下弦杆的识别效果差;基于数据融合的损伤识别方法能够综合多种指标损伤识别结果,有效提高损伤位置识别的准确性;与加权平均数据融合准则相比,基于D-S证据矩阵准则的数据融合方法更能有效降低非损伤位置干扰,识别效果更好;两阶段融合方法效果优于单次融合方法,损伤位置的损伤概率愈发接近于1,非损伤位置的损伤概率愈发趋近于0。最后开展了一榀张弦桁架模型的损伤识别试验,通过试验验证了当所获取模态数据受到环境或测试噪声等因素影响下,文章提出的基于数据融合的损伤识别方法仍具有较好的鲁棒性,能够有效识别实际张弦桁架结构的损伤位置。但由于曲率模态差以及模态柔度差曲率难以识别损伤程度,因此文章方法仅能够提高损伤位置的识别精度。     

改进分层遗传算法在斜拉桥主梁损伤识别中的应用

标准遗传算法在解决像斜拉桥这类复杂结构的损伤识别问题时会出现提前收敛,即所谓"早熟"的现象。为了避免此现象的发生,提高损伤识别的效率与精度,提出一种基于改进分层遗传算法的斜拉桥主梁损伤识别方法。采用索力变化作为优化目标函数,将3种具有不同遗传算子的标准遗传算法与变量微调和灾变策略相结合,形成了一种具有灾变特性的分层遗传算法,以实验室独塔斜拉桥模型作为研究对象进行了数值仿真,结果表明:改进的分层遗传算法成功的避免了标准遗传算法"早熟"现象的发生,能快速有效的完成斜拉桥主梁各种损伤的识别;同时对此方法进行抗噪性分析发现,该方法具有良好的抗噪能力。     

基于单元相对刚度系数的结构损伤识别研究

提出了一种基于单元相对刚度的结构损伤识别方法。该方法以结构刚度变化率为损伤指标,定义结构的相对刚度系数,利用特征方程,通过矩阵变换得到结构损伤指标的相对刚度系数表达式,采用快速傅里叶FFT与贝叶斯相结合的方法(Fast Bayesian FFT)识别结构的模态参数,计算相对刚度系数,进而得到结构的损伤指标,便同时得到结构的损伤程度和损伤位置。利用Simulink模拟结构响应,识别结构模态参数,计算损伤指标判断结构损伤。结果表明,基于单元相对刚度系数的方法能利用较少的模态参数,实现单损伤和多损伤的定位和损伤程度识别,具有一定的抗噪能力,且精度较高。     

普通RC梁与预应力RC梁的损伤分析

基于刚度下降提出了一种混凝土损伤指标,可直接表示为应变的函数。建立了弯矩与梁的变形、挠度、损伤等之间关系的一般公式,用数值计算方法给出了它们之间的关系曲线。对简支梁在常见荷载形式下进行全过程损伤分析,比较了普通RC梁和预应力RC梁的损伤情况,说明了本方法的可行性及其与实际现象的一致性,为设计、施工和维修加固提供有效依据。     

温度作用下脆性岩石的损伤分析

从花岗岩弹性模量随温度的变化规律入手,提出了热损伤的概念,在此基础上导出了热２演化方程和一维耦合弹脆性损伤本构方程,并讨论了损伤释放度随温度的演化规律。     

分阶段结构损伤诊断方法

在现有分步损伤诊断方法的基础上,提出了一种3阶段结构损伤诊断方法.通过对遗传算法的特点进行分析,提出以逐步评定并排除无损单元的思路来处理结构损伤诊断问题.提出的分步方法中,应用了多次灵敏度遗传算法计算来进行无损单元排除,同时结合残余力向量指标对损伤大致位置进行判断.算例证明,在单纯用1种方法难以完成损伤诊断的情况下,用...     

基于关联模态云推理算法的输电塔结构损伤识别

为了解决输电塔等工程结构在不确定因素干扰下的损伤识别问题,提出了一种基于关联模态的云推理算法。建立残余力基本方程,并分析了基于残余力向量的损伤识别原理;提出了基于残余力的云推理算法,给出了云模型的数字特征,分析了前件云发生器和后件云发生器,给出了基于灰云模型的定性规则库建立方法,并利用云规则组成了相应的云推理系统。考虑到残余力法易受测量噪声等不确定因素干扰的弱点,进一步提出了关联模态云推理算法,以提高损伤识别的精度和可靠性,并采用输电塔结构模型进行了损伤识别研究。数值计算结果表明,关联模态云推理算法可以较好地识别出结构损伤,其识别效果明显优于残余力向量法和残余力云推理算法。     

岩石类材料损伤黏弹塑性动态本构模型研究

 针对岩石类材料的动态力学特性,基于损伤演化和元件模型理论,将岩石类材料视为由具有损伤特性、弹性特性、塑性特性及黏滞特性的非均质点组成,建立考虑损伤的黏弹塑性动态本构模型,并推导出本构方程的微分表达式。将下山单纯形法嵌入自适应混合遗传算法中,编制反演分析程序,在岩石冲击试验数据的基础上,确定出损伤动态本构方程的待定特征参数。利用确定出来的动态本构方程得到的再生应力–应变曲线与试验曲线之间有很好的一致性,从而可验证该损伤黏弹塑性动态本构方程的适用性。     

大型复杂结构健康精准体检方法

精确的安全检测与诊断评估是保证结构安全与长寿命服役的基础。为此,提出大型复杂结构的健康精准体检方法。建立了区域子结构与整体结构特征参数的定量关系式,推导区域子结构灵敏度计算方程,提出基于灵敏度分析的复杂结构损伤关键区域确定方法。提出了关键区域内部混凝土探伤的压电智能精准探测方法,通过压电阻抗的统计指标长距离、高精度表征混凝土内部损伤状况;建立关键区域内部钢结构磁电智能精准探伤方法,推导C形开环电流空间域磁场的聚集和调控方程,并在此基础上研发了开环式电磁磁化装置。基于子结构有限元模型修正的损伤识别方法,依据关键区域精准损伤精确诊断评估整体结构安全状态。研究结果表明：该健康体检方法精准探测结构内部微损伤,仅需关键区域损伤即可精确诊断评估结构安全性能,全寿命周期记录并动态评估大型结构各时期安全状况,为大型复杂结构安全诊断评估提供可靠的技术支撑。     

基于能量分析法的地震损伤性能智能优化设计

在基于能量分析法的地震损伤性能控制设计的基础上,通过引入改进的遗传算法,提出了基于能量分析法的地震损伤性能智能优化设计,并编制了相应的优化程序。算例分析表明,提出的智能优化设计方法及其编制的优化程序是合理可行的,可以自动实现结构的优化设计;提出的改进的遗传算法与一般遗传算法相比具有较好的收敛性能。     

冻融循环作用下纤维混凝土的损伤模型研究

通过对4组10 cm×10 cm×40 cm混凝土试件的快速冻融循环试验,以及采用共振法和超声法进行试件的波速和频率测试,得到了冻融循环200次混凝土试件的损伤参量特征值和强度变化规律,论证了超声波速作为损伤参量测试值的合理性,研究了冻融循环对纤维混凝土材料损伤特性的影响因素,分析了纤维混凝土冻融损伤破坏的细观机理,结合动弹性模量和超声波速相对值的变化特点,根据细观损伤力学和数学模拟的方法建立了纤维混凝土冻融损伤本构模型。研究分析和测试计算显示:纤维混凝土冻融损伤模型的计算值与实测值基本吻合,本构模型预测的混凝土损伤特性符合混凝土实际冻融破坏情况;超声波速作为损伤参量易于测量且易与宏观量建立联系,能够较好地反应纤维混凝土冻融损伤规律;聚丙烯纤维在混凝土中能够产生引气效应,可有效地抑制混凝土的冻融损伤劣化程度,在本文研究的混凝土强度范围内纤维掺量为10%时混凝土抗冻性最好。