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基于粒子群算法的斜拉桥传感器优化布置研究
| 论文题名： | 基于粒子群算法的斜拉桥传感器优化布置研究 |
| 关键词： | 斜拉桥;健康监测;传感器;优化布置;粒子群算法 |
| 摘要： | 随着复杂桥梁结构的日益增多，做好结构健康监测，保证其安全运营业已成为工程领域广泛关注的课题。传感器系统优劣，直接影响到数据可靠性，关系到结构健康监测效果。而实现传感器的优化配置，取决于布置策略和方法。作为新兴的优化方法，粒子群优化算法具有收敛快、精度高等优点。它采用随机变换的方式，通过目标函数值来搜寻方向，为复杂的多目标优化问题提供了可行的方案，尤其适合于处理多节点的大跨度空间结构的传感器布置问题。本文依托滨州黄河公路大桥缩尺模型，提出了一种基于粒子群算法的多目标优化布置方法，实现了对传感器优化布置，并通过与传统方法对比和相关试验，验证了本文方法的可行性和有效性。 在对斜拉桥传感器数目进行优化时，本文基于Fisher信息矩阵2-范数法，选取了斜拉桥主梁和主塔的目标模态数量；以结构应变能为参考指标，在目标模态范围内，确定了斜拉桥主梁竖向、横向和主塔纵向的监控振型阶数；通过QR分解获得初始测点，利用MAC准则，确定了主梁竖向、横向和主塔纵向的传感器布置数目。 通过数值模拟和对比分析，验证了改进粒子群优化算法的正确性。针对斜拉桥结构，先利用有效独立法、修正有效独立法和列主元 QR分解法三种传统方法，确定传感器最优位置。接着以MAC矩阵非对角元均方根、Gramian矩阵元素和及二者有机结合，构造三种不同的适应度函数，利用改进粒子群优化算法，实现对斜拉桥传感器的优化布置。通过与传统优化算法的评价指标进行对比，分析了粒子群算法的优越性。 借助实验室滨州黄河公路大桥缩尺模型，搭建振动测试实验平台，按照粒子群优化算法得到的布点方案布置传感器，提取斜拉桥模型的模态参数。通过与多测点精细化传感器布点得到的模态参数进行对比，试验结果显示，本文提出的传感器优化布置方法能够利用较少布点很好地识别斜拉桥的动力特性参数，从而说明本文提出的基于粒子群的多目标优化算法适用于桥梁结构，具有可行性。 |
| 作者： | 沈显龙 |
| 专业： | 土木工程 |
| 导师： | 刘红军;朱松晔 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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