协同进行遗传算法在传感器优化配置中的应用

动态测试中,为了获得精确的试验模态参数,需将传感器配置在最优的位置.以模态置信度矩阵非对角元的最大值最小化为优化准则,针对 GARTEUR 飞机模型,基于协同进化遗传算法,对传感器的配置进行了优化,其结果优于 Guyan 法、EI 法和基于QR 分解的逐步累积法.     

基于模态应变能分布的压电致动器/传感器位置优化遗传算法

本文由线弹性压电结构有限元动力方程,推导了压电智能结构的振动控制方程。建立了准确模拟层合压电结构动力行为的有限元模型。基于主结构模态应变能分布提出了一种新的优化目标函数,将压电致动器/传感器位置编号作为优化变量,建立了离散变量表示的智能结构优化问题,并通过二进制编码的遗传算法（GA）求解了该最优问题。以四边固支复合层合压电智能板为数值算例,采用比例反馈控制, 研究了最优位置配置致动器/传感器智能结构目标模态的控制效果。数值结果表明基于模态应变能分布的遗传算法所得优化解具有较好的振动控制效果。     

基于遗传算法的传感器优化配置

讨论了以损伤诊断为目标的传感器优化配置问题,以模态置信度MAC矩阵的最大非对角元为目标函数,将目标函数的极小化问题转换为适应度函数的最大化问题,采用遗传算法对传感器的配置进行组合优化,针对满足组合优化中的约束条件问题提出了二重结构编码遗传算法,取得了满意的优化结果。算例表明,该方法应用于海洋平台模型损伤诊断的传感器优化配置是可行的,其结果优于序列法。     

简支板振动无线主动控制及驱动器优化布置研究

推导光电层合简支板结构动力学方程及模态控制方程,以规格化后模态控制力指数作为遗传算法的适应度函数,基于二进制编码的遗传算法对用于简支板振动控制的单对、双对光致伸缩驱动器布局进行优化,计算机仿真结果表明优化后的驱动器布局方案可有效提高板结构振动控制的有效性。在此基础上进一步对板结构多模态振动控制进行探讨,提出适用于板结构多模态振动控制的驱动器布局优化方法及振动控制方案,仿真算例表明该方法可有效地对简支板前二阶模态进行振动无线控制。     

基于自适应模拟退火遗传算法的传感器优化配置研究

针对传感器优化配置组合优化问题,提出了一种基于模态置信度准则MAC的优化算法——自适应模拟退火遗传算法。以模态置信度MAC矩阵的最大非对角元的值极小为目标函数,针对满足传感器数量不变的约束条件问题,提出了二重结构编码遗传算法,并将传统的模拟退火算法改良后,作为一个独立的算子置于遗传算法进化过程中;为了避免出现过早收敛的现象,引入了自适应交叉和变异概率。算例结果表明该混合算法对传感器数目与位置同时实现了优化,得到了满足不同精度要求的传感器优化配置方案。     

基于距离系数-有效独立法的大型空间结构传感器优化布置

为解决利用有效独立法进行大型空间结构传感器优化布置时产生的信息冗余问题,提出了以距离系数修正信息矩阵的距离系数-有效独立法。将该方法应用于某高拱坝的传感器优化布置,并与现有的三种优化布置方法得出的方案进行全面的比较。结果表明：距离系数-有效独立法应用于精细网格划分的大型空间结构的传感器优化布置时,可有效避免测点间的信息冗余问题并保证模态识别的精度,是一种适合大型空间结构的较为理想的传感器优化布置算法。     

电流变夹层板控制系统的传感器优化布置

为了解决ER夹层板系统的模态控制的实用性问题,研究了悬臂板模态坐标估计和传感器定位问题。按照变刚度模态控制算法的要求,给出了离散坐标下模态坐标估计的方法;根据连续结构的振型分析,分析传感器定位计算,建立了数学优化模型;按照模态动能法初步筛选后,枚举得到传感器优化布置方案,并且从估计精度和控制效果两个角度进行了布置方案的算例验证。结果表明,优化的传感器布置能在较少的数目下,模态坐标估计满足模态控制算法的输入需求。     

砂轮划片机模态测试中的传感器测点优化研究

针对砂轮划片机这类复杂设备振动模态测试中测试时间长、传感器数目难以确定和测点难以定位的问题,提出了结合有效独立法、QR分解法及模态验证准则、香农扩展定理对砂轮划片机主系统进行测点优化的方法。采用锤击模态测试方法对某一型号的砂轮划片机测点优化前后的模态进行了测试,识别出划片机主系统的振型和模态参数,比较测点优化前后的测试结果,表明测点优化的模态测试实现了将有限个传感器布置在关键的测点位置上并获取最接近真实信息的目的,缩短了测试时间,提高了测试精度,为复杂设备的振动模态测试提供了参考。     

基于有效独立的改进传感器优化布置方法研究

随着结构健康监测技术的发展,传感器优化布置问题日趋突出。综合考虑有效独立法和模态动能法的优缺点,分别以平均加速度幅值和模态动能修正有效独立法的传感器优化布置结果,提出了两种基于有效独立的改进传感器优化布置方法———有效独立-平均加速度幅值法(EI-AAA)和有效独立-模态动能法(EI-MKE)。运用模态动能准则、平均加速度幅值准则、Fisher信息矩阵准则、截断模态矩阵条件数准则、模态置信准则评价并比较上述两种方法及有效独立法、模态动能法、有效独立驱动点留数法和有效独立驱动点残差法。实际钢井字梁采光顶结构算例结果表明,本文提出的有效独立-平均加速度幅值法(EI-AAA)和有效独立-模态动能法(EI-MKE)在考虑截断模态线性独立的同时都能自动选择具有较高平均动态响应和模态动能的测点位置,有较强的抗噪声性能,在六种方法中布置结果最为有效。     

基于遗传算法和拓扑优化的结构多孔洞损伤识别

鉴于拓扑优化和遗传算法在结构损伤识别中各自的优点,本文将遗传算法、有限元和拓扑优化三种方法相结合,提出了一种用于二维结构多损伤识别的新方法。这种方法将拓扑优化的设计变量和遗传算法的参数统一化,将拓扑优化中的目标函数和约束方程与遗传算法的适应度函数联系起来,并以拓扑优化的约束方程作为控制条件参与整个遗传运算的控制。采用二进制编码遗传算法代替连续变量拓扑优化的方式对发生孔洞损伤形式的二维结构进行损伤识别,避免了利用连续变量拓扑优化进行损伤识别时参数阈值的确定可能给识别结果带来的不良影响。通过对两个二维结构模型的多损伤识别仿真计算,结果显示本方法能够很好地识别二维结构中多个位置的损伤,对于仅用拓扑优化法很难识别的轻微孔洞损伤情况,该方法也能得出与实际情况吻合良好的结果。     

基于模型缩聚的广州新电视塔传感器优化布置研究

以世界最高的电视塔——广州新电视塔为研究对象,进行了加速度传感器优化布置研究。为避免动力分析时大型稠密矩阵运算的问题,首先将三维有限元模型简化为等效串联多自由度体系;考虑到实际测点只能布置在结构的平动向不能布置在扭转向的问题,提出将平动向自由度看作主自由度,将扭转自由度看作副自由度,采用模型缩聚将副自由度缩聚掉的新思路,对比研究了Guyan 法、Kuhar 法、IRS 法以及IIRS 法的缩聚效果,得到了缩聚后的简化模型;分析了基于二重结构编码的广义遗传算法在电视塔传感器优化布置中的实施过程,进行了控制参数分析,最终给出了传感器的优化布置方案。     

沉管隧道健康监测试验中传感器位置的优选

基于单节沉管隧道缩比模型在地震激励作用下的健康监测试验,借助商业有限元软件ANSYS对单节隧道缩比模型进行等代地震荷载下的平面应变分析和整体模态分析,得到传感器优化布置初选点.再利用遗传算法对初选点进行优化排序,得到传感器优化布置的最终方案.该方法与EFI法传感器优化布置结果吻合较好.该方法对于大型结构的传感器优化布局有一定的借鉴作用.     

结构动态测试传感器优化配置的预试验技术

传感器配置是结构动态测试的一项重要的技术措施,其效果决定了结构的各阶主要测试模态的有效程度。由此,首先对结构仿真模型进行预先的主元素分析,优化传感器的布置。在结构有限元模型(FEM)中,对模型固有特性进行分析,确认重要的结构模态和结构动态测试目标。利用Guyan缩减方法对模型的自由度进行主从划分;选取感兴趣的结构振型的主自由度,对应从有限元模型中提取缩减的"试验模型"。针对提取的缩减模型重新开展模态分析,采用模态置信度(MAC)指标评估各阶振型之间的相关性,进而量化并直观显示传感器的配置效果。对某型号无人直升机机身结构进行地面振动试验。通过从仿真模型中选取合适的振型主元,改进传感器的配置,能保证试验中获得期望的结构测试模态,验证了利用结构仿真模型在动态测试之前预先进行传感器优化配置的效果。     

考虑粘贴效应和测量噪声的压电作动器/传感器优化配置

针对柔性结构振动主动控制中的作动器/传感器配置问题,提出了一种在考虑粘贴效应和测量噪声情况下的优化配置方法.首先,在一定条件下,把配置位置有限化;然后利用卡尔曼分离原理,先进行作动器配置,在此基础上进行传感器配置,而不必同时进行优化配置,从而减少了优化计算量,并给出在测量噪声情况下的最优配置结果.柔性梁数值仿真结果表明该方法的有效性和快速性,也同时给出了非同位配置结果,与以往配置结果相比尤其是传感器位置有一定的改变.     

基于多目标遗传算法的传感器优化布点研究

针对目前桥梁模态试验中传感器布点优化都是基于单一准则下的研究的局限性,提出采用双准则或多准则下的传感器优化布点研究,该方法改进了以往布点优化中单一目标最优的限制,转而寻求多准则下的优化布点的满意解,而非真正严格数学意义上的最优解。采用Pareto遗传算法,设计了相应的遗传算子和编码方案,成功求解了双准则下传感器最优布点问题,优化结束时,成功给出了一组pareto最优解的前沿面,进而证明了提出的方法是可行的。     

基于故障可诊断性的齿轮箱传感器优化布置

针对目前在优化传感器布置时对齿轮箱可能发生的故障信号是否能被识别与分离研究较少的情况,将故障可诊断性应用于齿轮箱传感器优化布置中,并运用奇异值比值、故障可诊断性、平均加速度幅值三个评价准则构成的综合指标评价不同布置方案,最终确定最优传感器布置方案。对齿轮箱进行模态分析,提取模态振型;再运用K均值聚类算法根据自由度在重要模态中振型的动力相似性进行分类;利用有效独立平均加速度幅值法初选测点;在这些节点位置处测得可能出现的故障信号,对其进行快速傅里叶变换,得到相应故障的频谱图,利用核密度估计求取对应故障的密度函数,再利用K-L散度判断各位置处的故障可诊断性;运用综合指标评价,确定最优方案。通过ZDH10型齿轮箱故障诊断试验台验证了所提方法的可行性。