本文選題：量子粒子群算法　切入點(diǎn)：模態(tài)參數(shù)識別　出處：《蘇州科技學(xué)院》2014年碩士論文

【摘要】：量子粒子群算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)作為一種全局收斂的人工智能算法,以其系統(tǒng)辨識能力強(qiáng)、控制參數(shù)少、善于解決復(fù)雜優(yōu)化問題等優(yōu)點(diǎn),近年來成為智能算法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的新興熱點(diǎn)課題。本文依據(jù)QPSO算法自身特性,以當(dāng)前模態(tài)參數(shù)和損傷識別存在的不足為出發(fā)點(diǎn),將QPSO算法分別與連續(xù)小波變換(Continuous Wavelet Transform, CWT)、廣義柔度矩陣(Generalized Flexibility Matrix、時程響應(yīng)(Time History Response, THR)等相結(jié)合,從而將識別問題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題,簡化了識別過程,提高了識別精度。具體研究內(nèi)容及其成果如下：(1)系統(tǒng)評述了目前結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)和損傷識別的理論意義、應(yīng)用背景、研究現(xiàn)狀以及存在的問題,由此提出基于QPSO算法的橋梁健康監(jiān)測研究的思路和主要內(nèi)容；(2)詳細(xì)闡述了QPSO算法的產(chǎn)生背景、基本原理、計(jì)算流程及優(yōu)化特性等,同時對CWT、GFM的基本理論、主要特性和表現(xiàn)形式等進(jìn)行了簡要論述;(3)針對環(huán)境激勵下小波變換和PSO算法(Particle Swarm Optimization)識別模態(tài)參數(shù)過程的優(yōu)缺點(diǎn),提出了QPSO+CWT的模態(tài)參數(shù)識別方法。通過對結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號進(jìn)行連續(xù)小波變換,實(shí)現(xiàn)多自由度系統(tǒng)響應(yīng)轉(zhuǎn)化為多個單自由度響應(yīng),然后QPSO算法優(yōu)化單自由度響應(yīng),一次性識別出結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)。該方法一方面減少了QPSO算法所需識別的參數(shù)數(shù)量,放寬了各粒子約束條件,另一方面對模態(tài)參數(shù)共同優(yōu)化,簡化了計(jì)算步驟,改善了識別精度。采用不同結(jié)構(gòu)類型的數(shù)值仿真對該方法有效性和可行性進(jìn)行了驗(yàn)證；(4)基于柔度靈敏度和廣義柔度靈敏度在損傷識別中存在的問題,提出了QPSO+GFM識別結(jié)構(gòu)損傷的方法。利用損傷前后結(jié)構(gòu)廣義柔度差矩陣與結(jié)構(gòu)物理參數(shù)變化之間的關(guān)系,以廣義柔度矩陣構(gòu)造目標(biāo)函數(shù),QPSO算法進(jìn)行優(yōu)化識別,達(dá)到同時準(zhǔn)確定位、定量識別損傷的雙重效果。不同結(jié)構(gòu)類型的數(shù)值仿真結(jié)果表明該方法優(yōu)于柔度靈敏度、廣義柔度靈敏度法,其有效性不言而喻；(5)考慮到基于時程響應(yīng)的PSO算法識別結(jié)構(gòu)損傷的不足,提出采用直接優(yōu)化損傷參數(shù)的QPSO+THR法同時識別結(jié)構(gòu)損傷位置和損傷程度,通過不同結(jié)構(gòu)類型數(shù)值模擬驗(yàn)證了該方法的有效性與良好的抗噪性。
[Abstract]:As a globally convergent artificial intelligence algorithm, Quantum-beved Particle Swarm Optimization (QPSO) has the advantages of strong system identification, less control parameters, and good at solving complex optimization problems.In recent years, intelligent algorithm has become a new hot topic in structural health monitoring.Based on the characteristics of QPSO algorithm and the shortcomings of current modal parameters and damage identification, this paper combines QPSO algorithm with continuous Wavelet transform, CWTT, generalized Flexibility matrix, time-history response time History response, etc.Thus, the identification problem is transformed into an optimization problem, which simplifies the identification process and improves the recognition accuracy.The research contents and results are as follows: (1) the theoretical significance, application background, research status and existing problems of structural modal parameters and damage identification are systematically reviewed.In this paper, the idea and main content of bridge health monitoring based on QPSO algorithm are put forward. The background, basic principle, calculation flow and optimization characteristics of QPSO algorithm are described in detail. At the same time, the basic theory of QPSO algorithm is discussed.Aiming at the advantages and disadvantages of wavelet transform and PSO algorithm Particle Swarm optimization in identifying modal parameters, a modal parameter identification method of QPSO CWT is proposed.By using continuous wavelet transform to the structural response signal, the multi-degree-of-freedom system response is transformed into multiple single-degree-of-freedom responses, and then QPSO algorithm optimizes the single-degree-of-freedom response and identifies the modal parameters of the structure at one time.On the one hand, the method reduces the number of parameters identified by the QPSO algorithm and relaxes the constraint conditions of each particle. On the other hand, it optimizes the modal parameters together, simplifies the calculation steps and improves the recognition accuracy.The effectiveness and feasibility of this method are verified by numerical simulation of different structural types. Based on the problems of flexibility sensitivity and generalized flexibility sensitivity in damage identification, a method of structural damage identification by QPSO GFM is proposed.Based on the relationship between the structural generalized flexibility matrix before and after damage and the change of structural physical parameters, the objective function QPSO algorithm is constructed with the generalized flexibility matrix for optimal identification, which can achieve the dual effects of accurate location and quantitative identification of damage at the same time.The numerical simulation results of different structural types show that this method is superior to the flexibility sensitivity, and the generalized flexibility sensitivity method, whose effectiveness is self-evident, takes into account the shortcomings of the PSO algorithm based on time-history response to identify structural damage.QPSO THR method, which directly optimizes the damage parameters, is proposed to identify the damage location and damage degree simultaneously. The effectiveness and good noise resistance of the method are verified by numerical simulation of different structural types.
【學(xué)位授予單位】：蘇州科技學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U446

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本文編號：1715325