基于Morlet小波变换和改进遗传算法的动态识别

如何合理地识别大型复杂结构的动力参数一直是工程领域关心的问题.为此,以Morlet小波变换和采用单亲遗传算子的改进遗传算法为基础,构造一结构动态参数识别模型.并且以C++为平台,通过计算机内部命令调用ANSYS等软件,实现识别模型的程序化.通过模拟算例计算,计算结果与理论值一致.同时,结合一水电站厂房现场振动试验,对该大型结构进行动态参数识别,识别结果与工程经验值基本吻合.     

用动态子结构法分析火箭炮的振动特性

本文着重在微机上用多重动态子结构法分析了某型多管火箭炮的振动特性,编制了能在微机上求解一般大型复杂结构模态参数的DTZJG程序,计算了火箭炮在几种工况下的模态参数,为了考察DTZJG程序的性能,在大型计算机上用通用程序SAP6计算了某工况下火箭炮的模态参数,结果表明用该DTZJG程序识别大型复杂结构的模态参数,不仅精度能满足工程要求,而且还能节省大量内存和CUP时间。     

结构可靠度分析的人工智能响应面法及程序

为了进行各种极限状态方程不明确的大型结构可靠度分析,提出了人工智能响应面法.利用BP网络来模拟响应面,基于遗传算法的优化法来进行可靠指标计算,确定性有限元分析采用ANSYS软件进行.综合VC与Matlab混合编程技术、基于VC和APDL的ANSYS二次开发技术及M atlab的遗传算法(GA)和神经网络(NN)工具箱函数,编制了可以适应各种复杂工程结构的可靠度分析程序.算例分析表明本文方法计算精度高.本文方法与程序适用于随机变量数目较多,功能函数为隐式时的复杂结构可靠度分析.     

自适应小波概率神经网络损伤识别方法

目的 为了提高大型结构健康监测系统的监测能力与损伤诊断率，降低误报率．方法 以小波变换作为动力信号处理工具。利用其可以降低噪声以及在时域-频域表征信号特征的强大能力。提取小波能量作为特征参数；以贝叶斯推理作为模式识别原理的概率神经网络（PNN）为损伤识别分类器，利用遗传算法来优化PNN模型中的圆滑参数σ，提出自适应小波概率神经网络（AWPNN）损伤识别方法．并对ASCE的基准结构模型进行损伤识别研究以验证该方法的有效性．结果 研究结果表明，在噪声程度达40％时，AWPNN的识别正确率高达98％．结论 AWPNN具有较强的抗噪声能力和较高的损伤识别率。在结构健康监测与损伤识别领域具有很大的潜力．     

基于遗传算法的结构损伤识别

从遗传算法和神经网络相结合的角度研究了结构损伤识别问题。首先从理论上阐述了遗传算法在研究非线性识别问题中的必要性和有效性 ,然后利用遗传算法与神经网络结合的方法解决结构损伤模型的识别问题 ,说明了遗传算法和神经网络结合后兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能     

高效神经网络训练及其在桁架损伤识别中的应用

将应变模态相对变化率作为损伤指标,探索了与人工神经网络结合对桁架结构进行损伤识别的方法。利用ANSYS的命令流语言APDL编写二次开发程序,实现结构不同损伤工况下的模态自动求解过程,并定义APDL中多维数组参数,将不同损伤工况下计算得到的模态参数存储于外部设备。在人工神经网络训练阶段,再借助于Matlab软件的外部文件调用功能,将模态信息加以批量提取。数值仿真表明,本文的方法是一种高效的人工神经网络训练模式,且仅用一阶应变模态改变率就可实现对桁架结构的损伤识别,便于在实际工程中应用。     

设备支承钢结构框架的简化P-△分析法

针对石油化工企业设备支承钢结构框架的结构受力特点,分析了现行规范方法的适用性和局限性.通过大型通用有限元程序ANSYS对算例进行的非线性分析研究,为设备支承钢结构框架的结构选型和布置提供了理论参考.提出在空间一阶弹性分析的基础上,采用《钢结构设计规范》(GB 50017-2003)推荐的简化P-Δ法进行二阶分析,可考虑各榀框架间的相互作用,更符合结构的实际受力情况,并与大型通用有限元程序ANSYS的计算结果进行对比,验证了笔者方法的正确性.     

基于应变测试数据的梁结构损伤识别

本文采用结构应变测试信号,引入了伪比能概念,直接在时域内对梁结构进行损伤识别。为了减少损伤识别的分析计算时间、提高识别精度,采用了“两步法”识别法：第一步,建立了伪比能（Pseudo Strain Energy Density）损伤识别指标,利用其来进行损伤定位;第二步,在损伤定位的基础上,利用遗传算法对损伤部位的具体损伤程度进行判别。并通过编程连接了Matlab与ANSYS,形成了完整的基于遗传算法的结构损伤识别系统。最后,通过一钢筋混凝土三跨连续梁有限元模拟数据,验证了本文提出的方法的有效性。     

基于ANSYS二次开发技术的改进遗传算法在结构优化设计中的应用

为克服基本遗传算法的缺陷,提高其全局搜索能力,提出了基于并行小生境算法、可疑峰值点判断方法和局部搜索技术的改进遗传算法。通过引入VC＋＋对ANSYS的二次开发技术,将改进遗传算法与结构计算和优化相结合,使程序具有较强的处理实际问题的能力。最后通过对平板模型支撑位置优化算例的分析,验证了改进算法的可靠性和实用性。该方法对其它复杂工程结构的优化设计同样适用。     

基于遗传算法的结构振动参数识别方法

基于遗传算法,根据结构在动载荷作用下的动力响应观测数据,建立了在时域内同时识别结构振动参数和动载荷参数的数值方法。数值计算结果表明,所建立的基于遗传算法的参数识别方法具有较好的抗观测噪声的能力,当动力响应观测误差达到15％时,参数识别结果的误差小于10％,识别精度可以满足工程要求。     

结构健康诊断无线监测系统设计

为了对大型结构工程进行长期健康监测,并可根据监测数据进行来分析、评估结构安全性,设计了一套实用型较强的无线监测系统.该系统采用微功耗的单片机控制的12位模数转换器完成模数转换,用户可以根据不同需求选配不同类型的串口通讯模块进行无线传输,并且无线通讯模块支持多个智能命令,所有监测数据由监控中心设备并行实时显示处理,并给出可视化的图形分析结果.该系统适用于不同规模的结构进行健康监测.     

土木工程结构损伤诊断方法的研究进展综述

本文针对土木工程结构中现有的损伤诊断方法进行详尽论述,对现阶段方法进行归纳,总结出各种方法的优点和不足,并指出现有方法普遍不足,为土木工程结构损伤诊断方法的研究与实践提供依据和支持.     

基于Hilbert-Huang变换的结构损伤诊断

对Hilbert-Huang变换(HHT)在结构损伤诊断中的应用进行了分析。Hilbert-Huang变换是一种适用于非线性、非平稳信号，且具有自适应性的新的数据处理方法，将该方法应用于结构的反应分析，能有效地提取结构的损伤特征，从而对结构的健康状况进行诊断。分析实例表明了该方法的有效性和实用性。     

“工程教育”理念下土木工程专业建设的探索与实践

结合土木工程专业评估,简要叙述了我校土木工程专业培养方案的整改过程和思路．确定了“工程教育”理念下的土木工程专业后续建设方向．以培养学生专业知识、工程素质和创新实践能力为主线,从师资队伍建设、教育理念实现、硬件环境建设三方面介绍了我校“工程教育”理念下土木工程专业建设的思路和措施,最后明确提出了土木工程专业评估和专业建设的国际化发展方向     

基于快速拉氏反变换的仿真程序

本文参考日本学者细野敏夫所提出的快速拉氏反变换法,编制出一套面向传递函数的仿真程序。该程序可广泛应用于电工、电子、土木、建筑等工程领域中。     

土木工程施工综合应用能力培养的研究

通过对土木工程专业土木工程施工综合能力培养方法与途径课题的研究,提出从课程体系建设、课程内容与资源的建设、师资队伍建设、教学方法与手段等方面入手,确保土木工程施工教学能跟上先进技术发展,为培养时代需要的应用型人才目标服务。     

基于柔度矩阵法的结构损伤识别

针对工程结构健康监测,研究了基于模态分析的损伤识别方法,提出了利用柔度矩阵进行损伤定位的新方法,此方法只需工程结构的低阶模态参数便可进行损伤定位.通过对悬臂梁在损伤情况下的数值模拟验证了该方法的有效性.柔度矩阵法能够准确地进行损伤定位,在工程中具有一定的实用价值.     

仿生土木工程研究进展与展望

随着城镇化水平不断提升,中国每年新增建筑面积约20亿m²,大规模基础设施建设对土木工程理论和技术创新的要求越来越高。学者们通过研究自然界的增强增韧、水下黏合、钻孔掘进和轻质高强等现象发现,生物体具有独特的外部形态和组织结构,通过模仿生物体的外部形态、结构特征或运动机理可为土木工程技术创新和可持续发展提供新思路、新原理和新理论。从仿生材料、仿生结构和仿生机械与构筑物3个方面阐述仿生学在土木工程中的应用,列举典型的应用案例,并对仿生土木工程进行总结和展望,为未来的研究提供基础材料。作为新兴的研究方向,仿生土木工程基础理论尚不完善,仿生土木工程涉及生物、材料、结构等多学科的交叉,需要开展不同领域间的协同合作研究。