【摘要】：為了實現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)的基本功能,需要利用傳感器系統(tǒng),也就是通過某種算法,選定合適的自由度,然后將傳感器布置在這些選定的自由度之上,然后獲得結(jié)構(gòu)的各種動力響應(yīng)信息。但在實際應(yīng)用過程中,許多大型復(fù)雜橋梁結(jié)構(gòu)的可測自由度非常多,想要獲得橋梁結(jié)構(gòu)全部自由度上的頻響信息是不現(xiàn)實的,不可能通過在結(jié)構(gòu)上布滿傳感器的方式來監(jiān)測獲得全部自由度上的響應(yīng)信息;同時考慮到動力測試成本及整個結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)的成本,傳感器的布置總數(shù)受到限制,使得試驗中所布置的測點以及選取的自由度個數(shù)要遠(yuǎn)小于結(jié)構(gòu)的自由度總數(shù)。因此,研究如何合理而有效地選取待測的主自由度來保證結(jié)構(gòu)監(jiān)測的質(zhì)量,具有十分重要的理論和現(xiàn)實意義。本文在國家自然科學(xué)基金(NO:51778506)青年基金項目資助下,開展了對于大型復(fù)雜橋梁結(jié)構(gòu)以結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測為目的的主自由度優(yōu)化選取方法的研究,為解決大型復(fù)雜橋梁結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測及運營安全評估問題提供了新的途徑,發(fā)展了一種基于模型縮聚法的損傷識別方法。具體的研究內(nèi)容如下:采用信息熵來定量表征待識別結(jié)構(gòu)建模參數(shù)識別結(jié)果的不確定性�；谪惾~斯統(tǒng)計系統(tǒng)識別方法,以結(jié)構(gòu)建模參數(shù)識別結(jié)果的不確定性(即信息熵)最小為優(yōu)化準(zhǔn)則,極大化結(jié)構(gòu)建模參數(shù)的后驗概率密度函數(shù),在給定主自由度數(shù)目的前提下,以主自由度組合為優(yōu)化變量,優(yōu)化結(jié)果即為在給定主自由度數(shù)目的情況下,優(yōu)化主自由度組合,獲得優(yōu)化后的傳感器布置位置。采用基于二進(jìn)制編碼的遺傳算法進(jìn)行主自由度優(yōu)化選取問題的求解,獲取傳感器布置問題的優(yōu)化方法,即在傳統(tǒng)二進(jìn)制編碼遺傳算法基礎(chǔ)上進(jìn)行有針對性的改進(jìn),在種群演化過程中確保主自由度選取問題中不會出現(xiàn)主自由度選取位置的重復(fù)以及主自由度選取的個數(shù)發(fā)生變化;同時,采用窮舉法對所遺傳算法獲得結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗證。采用免費的商業(yè)數(shù)學(xué)編程軟件MATLAB進(jìn)行編程,實現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)三維空間有限元建模與動力響應(yīng)求解、遺傳算法的改進(jìn)以及主自由度的優(yōu)化選取即傳感器的優(yōu)化布置;其中,采用商業(yè)有限元軟件ANSYS對MATLAB軟件所建數(shù)值模型的正確性進(jìn)行了驗證。通過三個典型橋梁結(jié)構(gòu)模型的數(shù)值仿真研究,對本文方法的正確性和有效性進(jìn)行了驗證。研究結(jié)果表明,給定傳感器數(shù)目條件下,本文方法能快速、準(zhǔn)確地識別出大型復(fù)雜橋梁結(jié)構(gòu)優(yōu)化后的自由度組合,在此最優(yōu)組合下,可以獲得結(jié)構(gòu)的最大信息采集量,可使橋梁結(jié)構(gòu)建模參數(shù)識別結(jié)果的不確定性最小。
【圖文】：

邐０．０００１邐０．０００２邐０．０００２邐０．０００１邐０．０００２邐０．０００５逡逑為了更直觀的比較在不同的主自由度組合下，參數(shù)識別結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)差值，將逡逑上表中的結(jié)果繪制成圖，如下圖５－８所示。逡逑ｘ１0－３邐參數(shù)１，，損傷０．２逡逑４ｒ邐ｃ邐［邐ｃ邐ｔ邐ｃ邐；邐ｔ邐■逡逑ｒ－？－優(yōu)化結(jié)果逡逑門邋ｌ邐［邐Ｉ邐［邐！邐［邐！邐［邐［邐逡逑１邐２３４５６７８９邐１０逡逑參數(shù)編號逡逑圖５－８四自由度參數(shù)識別結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)差對比逡逑上圖中的紅色曲線是優(yōu)化得到的主自由度組合，與其他線條相比，雖有一逡逑些參數(shù)識別結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差比優(yōu)化組合的結(jié)果小，但是紅色曲線上極大部分的點逡逑的值均小于其他曲線，即參數(shù)識別結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)差最小，根據(jù)前文所述，信息熵的逡逑主要作用是描述參數(shù)識別的不確定性，而論文中目標(biāo)函數(shù)值最小時，得到的主逡逑自由度組合，在進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)識別時，得到的識別結(jié)果的不確定性也最小，這逡逑說明本文的主自由度優(yōu)化選取方法的正確性，并將得到的最優(yōu)主自由度組合在逡逑簡支梁橋模型中給出示意圖

武漢大學(xué)碩士學(xué)位論文表５－７邋６個主自由度下的參數(shù)識別標(biāo)準(zhǔn)差值編號邐優(yōu)化組合組合１邋組合２邋組合３邋組合４邐組合５逡逑６１邐０．０００２邐０．０００３邐０．０００５邐０．０００２邐０．０００２邐０．０００４逡逑０２邐０．００２３邐０．００２４邐０．００３２邐０．００２９邐０．００２４邐０．００３２逡逑０３邐０．００３１邐０．００３３邐０．００２１邐０．００２７邐０．００３邐０．００２２逡逑０４邐０．００２５邐０．００２７邐０．００２９邐０．００２６邐０．００２６邐０．００２８逡逑０５邐０．００３邐０．００２５邐０．００３邐０．００３邐０．００３邐０．００２８逡逑０６邐０．００２５邐０．００３１邐０．００２８邐０．００２６邐０．００２８邐０．００２９逡逑０７邐０．００２７邐０．００２４邐０．００２５邐０．００２６邐０．００２５邐０．００３１逡逑０８邐０．００３４邐０．００３２邐０．００３４邐０．００３４邐０．００３４邐０．００２３逡逑０９邐０．００２９邐０．００２８邐０．００２６邐０．００２９邐０．００２６邐０．００３５逡逑９１０邐０．０００８邐０．０００４邐０．０００４邐０．０００８邐０．０００４邐０．００１５逡逑同樣的將上面表中的識別結(jié)果制圖，如圖５－１０、５－１１所示。逡逑ｘ１0－３邐參數(shù)１，損傷０．２逡逑
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U446

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2588231