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QPSO算法在桥梁健康监测中的应用研究
| 论文题名： | QPSO算法在桥梁健康监测中的应用研究 |
| 关键词： | 量子粒子群算法;模态参数识别;连续小波变换;损伤识别;广义柔度矩阵;时程响应;桥梁健康监测 |
| 摘要： | 量子粒子群算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)作为一种全局收敛的人工智能算法，以其系统辨识能力强、控制参数少、善于解决复杂优化问题等优点，近年来成为智能算法应用于结构健康监测的新兴热点课题。本文依据QPSO算法自身特性，以当前模态参数和损伤识别存在的不足为出发点，将 QPSO算法分别与连续小波变换(Continuous Wavelet Transform, CWT)、广义柔度矩阵(Generalized Flexibility Matrix, GFM)、时程响应(Time History Response, THR)等相结合，从而将识别问题转化为优化问题，简化了识别过程，提高了识别精度。具体研究内容及其成果如下： (1)系统评述了目前结构模态参数和损伤识别的理论意义、应用背景、研究现状以及存在的问题，由此提出基于 QPSO算法的桥梁健康监测研究的思路和主要内容； (2)详细阐述了 QPSO算法的产生背景、基本原理、计算流程及优化特性等，同时对CWT、GFM的基本理论、主要特性和表现形式等进行了简要论述； (3)针对环境激励下小波变换和 PSO算法(Particle Swarm Optimization)识别模态参数过程的优缺点，提出了 QPSO+CWT的模态参数识别方法。通过对结构响应信号进行连续小波变换，实现多自由度系统响应转化为多个单自由度响应，然后QPSO算法优化单自由度响应，一次性识别出结构的模态参数。该方法一方面减少了 QPSO算法所需识别的参数数量，放宽了各粒子约束条件，另一方面对模态参数共同优化，简化了计算步骤，改善了识别精度。采用不同结构类型的数值仿真对该方法有效性和可行性进行了验证； (4)基于柔度灵敏度和广义柔度灵敏度在损伤识别中存在的问题，提出了QPSO+GFM识别结构损伤的方法。利用损伤前后结构广义柔度差矩阵与结构物理参数变化之间的关系，以广义柔度矩阵构造目标函数，QPSO算法进行优化识别，达到同时准确定位、定量识别损伤的双重效果。不同结构类型的数值仿真结果表明该方法优于柔度灵敏度、广义柔度灵敏度法，其有效性不言而喻； (5)考虑到基于时程响应的 PSO算法识别结构损伤的不足，提出采用直接优化损伤参数的QPSO+THR法同时识别结构损伤位置和损伤程度，通过不同结构类型数值模拟验证了该方法的有效性与良好的抗噪性。 |
| 作者： | 巩文龙 |
| 专业： | 建筑与土木工程 |
| 导师： | 常军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 苏州科技学院 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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