【摘要】：隨著各種大型結(jié)構(gòu)向著高精度、高速度、高生產(chǎn)效率快速發(fā)展,結(jié)構(gòu)靜態(tài)特性分析已經(jīng)無(wú)法滿足結(jié)構(gòu)系統(tǒng)參數(shù)識(shí)別的需要,要求各種大型結(jié)構(gòu)必須具有良好的動(dòng)態(tài)特性。模態(tài)分析是研究結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性的一種新方法,通常用模態(tài)試驗(yàn)來(lái)確定結(jié)構(gòu)的振動(dòng)特性。在實(shí)際模態(tài)試驗(yàn)中,出于試驗(yàn)效果、時(shí)間代價(jià)和經(jīng)濟(jì)成本的考慮,往往希望在獲得完整模態(tài)振型的前提下將最少的傳感器布置于最佳測(cè)點(diǎn)位置,以便收集到最準(zhǔn)確、全面的結(jié)構(gòu)振動(dòng)模態(tài)數(shù)據(jù)信息,即進(jìn)行傳感器配置優(yōu)化。近年來(lái),智能優(yōu)化算法在傳感器配置優(yōu)化領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。針對(duì)結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)分析中傳感器配置的優(yōu)化問(wèn)題,將分布估計(jì)算法中的估計(jì)概率模型思想引入和聲搜索算法中,將改進(jìn)的新算法應(yīng)用于鋼桁梁橋模型模態(tài)參數(shù)測(cè)試過(guò)程中進(jìn)行傳感器優(yōu)化配置。研究?jī)?nèi)容及主要結(jié)論如下:(1)針對(duì)和聲搜索算法以隨機(jī)方式產(chǎn)生新元素,尋優(yōu)搜索模式極具盲目性等問(wèn)題,提出了分布估計(jì)-和聲搜索算法。首先將分布估計(jì)算法中的模型更新思想引入到和聲搜索算法中,形成互補(bǔ)搜索機(jī)制。其次通過(guò)建立概率模型進(jìn)行采樣,解的各個(gè)分量由隨機(jī)搜索轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)整個(gè)區(qū)間進(jìn)行搜索,進(jìn)而拓展算法的搜索范圍。最后用6種標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)改進(jìn)的新算法進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果顯示分布估計(jì)和聲搜索算法較原和聲搜索算法具有更好的尋優(yōu)性能。(2)針對(duì)鋼桁梁橋模型模態(tài)參數(shù)測(cè)試中傳感器配置的優(yōu)化問(wèn)題,建立了傳感器優(yōu)化配置的數(shù)學(xué)模型,將改進(jìn)的分布估計(jì)-和聲搜索算法應(yīng)用于鋼桁梁橋模型傳感器優(yōu)化配置。通過(guò)算例分析,并與原和聲搜索算法傳感器優(yōu)化配置結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了該方法的有效性,獲取鋼桁梁橋模型最佳的傳感器優(yōu)化配置方案,得到傳感器最佳的布置數(shù)目和測(cè)點(diǎn)位置。(3)針對(duì)鋼桁梁橋模型實(shí)際模態(tài)測(cè)試中激勵(lì)點(diǎn)和測(cè)點(diǎn)的選取進(jìn)行了研究,引入模態(tài)參與度,在實(shí)際模態(tài)試驗(yàn)中選取了合適的的激勵(lì)點(diǎn)。將基于分布估計(jì)和聲搜索算法的傳感器優(yōu)化布置結(jié)果應(yīng)用于鋼桁梁橋模型實(shí)際模態(tài)參數(shù)測(cè)試。首先建立了試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析系統(tǒng),其次,對(duì)鋼桁梁橋模型進(jìn)行模態(tài)試驗(yàn),得到其固有頻率及模態(tài)振型,并與有限元模態(tài)分析結(jié)果對(duì)比,測(cè)得了鋼桁梁橋模型的相關(guān)模態(tài)參數(shù),驗(yàn)證其結(jié)果的正確性和有效性。
【圖文】：

蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文模型有限元模型模型為下承式簡(jiǎn)支鋼桁梁橋，，總重 54kg，跨度 2800mm心距 360mm，桁高 270mm，跨高比為 10。主桁上、下30×3mm)，豎桿采用 2.5 號(hào)熱軋雙等邊角鋼(2×25×(15×3mm)。材料的彈性模量為 190GPa，泊松比為 07.0 建立有限元模型如圖 2.2 所示。

鋼桁梁橋模型前6階振型
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP212

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本文編號(hào)：2645519