近十幾年來,我國已經(jīng)修建了大批的重大工程。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科技的進(jìn)步,規(guī)模更大的復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)還將陸續(xù)問世。隨著工程結(jié)構(gòu)服役役齡的增加及諸多因素的影響,其服役能力逐漸降低。許多大型結(jié)構(gòu)增設(shè)健康監(jiān)測系統(tǒng),以監(jiān)測結(jié)構(gòu)的服役安全狀況。合理的傳感器布置是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的前提,最優(yōu)的傳感器布置方案可降低傳感器數(shù)量,提高響應(yīng)信息的覆蓋率和靈敏度。根據(jù)響應(yīng)可有效識(shí)別結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)。以模態(tài)分析結(jié)果進(jìn)行結(jié)構(gòu)有限元模型修正,進(jìn)而對結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)分析、狀態(tài)評(píng)估、損傷診斷等諸多工程問題提供科學(xué)依據(jù)�；谝陨媳尘�,論文開展以下研究:(1)提出引入Lévy flight和螢火蟲行為的魚群算法(Fish Swarm Algorithm with Lévy Flight and Firefly Behavior,LFFSA)。將螢火蟲個(gè)體的移動(dòng)策略引入魚群的聚群和覓食兩種行為模式,并將Lévy flight的搜索策略引入魚群的尋優(yōu)路徑。此外,采取一種基于動(dòng)態(tài)參數(shù)的非線性變視野和變步長的策略限定魚群的搜索范圍,增強(qiáng)步長因子的自適應(yīng)性。通過9個(gè)測試函數(shù)對人工魚群算法(Artificial Fish-Swarm Algorithm,AFSA)、螢火蟲算法(Firefly Algorithm,FA)、帶有Lévy flight的螢火蟲算法(Firefly Algorithm with Lévy flight,LFA)、擁有吸引度定義的魚群算法(Fish-Swarm Algorithm with Firefly Behavior,FFSA)和Lévy flight和螢火蟲行為的魚群算法(LFFSA)等5種算法的尋優(yōu)性能進(jìn)行了收斂精度的與時(shí)間復(fù)雜度的計(jì)算和測試比較。結(jié)果表明,提出的LFFSA算法較其他算法有更好的全局搜索能力和尋優(yōu)精度。(2)分別提出基于松弛序列法和LFFSA算法的傳感器優(yōu)化布置方法。首先將松弛思想融入傳感器優(yōu)化布置的序列優(yōu)化方法,提出了傳感器優(yōu)化布置的松弛序列法。其次,將提出的LFFSA群智能優(yōu)化算法應(yīng)用到傳感器優(yōu)化布置中。兩種方法均選取模態(tài)保證準(zhǔn)則(Modal Assurance Criteria,MAC)矩陣的最大非對角元素為目標(biāo)函數(shù)。最后,以平面桁架結(jié)構(gòu)和三維橋梁結(jié)構(gòu)模型為例,將以上兩種方法與傳統(tǒng)的積累序列法進(jìn)行比較研究。結(jié)果表明,提出的松弛序列法和LFFSA法兩種方法的傳感器布置效果均優(yōu)于傳統(tǒng)的累計(jì)序列法,且基于LFFSA算法的傳感器優(yōu)化布置方法在取得了最好的傳感器布置效果。(3)提出基于變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和隨機(jī)子空間法(Stochastic Subspace Identification,SSI)相結(jié)合的VMD-SSI模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法。構(gòu)建模態(tài)重復(fù)比率作為模態(tài)分解層數(shù)K的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,利用SSI法減小了VMD參數(shù)識(shí)別中的曲線擬合誤差,提高了模態(tài)參數(shù)識(shí)別的精度。最后利用統(tǒng)計(jì)理論分別檢驗(yàn)VMD-SSI法識(shí)別的模態(tài)頻率、模態(tài)阻尼和模態(tài)振型,驗(yàn)證該方法的有效性。(4)初步研究基于模態(tài)參數(shù)識(shí)別的模型修正方法。采用代理模型方法建立結(jié)構(gòu)參數(shù)與模態(tài)參數(shù)之間的模型,將模型修正的問題就轉(zhuǎn)化為有約束的非線性規(guī)劃問題,采用布谷鳥智能優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化,得到修正后的結(jié)構(gòu)參數(shù),并對結(jié)構(gòu)參數(shù)的修正效果進(jìn)行驗(yàn)證。利用Kriging模型、徑向基函數(shù)、支持向量機(jī)和多項(xiàng)式響應(yīng)面4種代理模型對一平面桁架結(jié)構(gòu)進(jìn)行模型修正。桁架結(jié)構(gòu)模型修正實(shí)例表明Kriging模型和響應(yīng)面模型分別具有較高的精度和效率。
【學(xué)位單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP18;TP212
【部分圖文】：

圖 1.1 美國洛杉磯地震建筑物倒塌 圖 1.2 日本神戶地震建筑物倒塌圖 1.3 韓國首爾三豐百貨大樓倒塌 圖 1.4 孟加拉國達(dá)卡建筑物倒塌結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別對解決土木工程和機(jī)械工程領(lǐng)域中結(jié)構(gòu)的性能評(píng)價(jià)、動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)、健康監(jiān)測和損傷識(shí)別等諸多工程問題都起到了基礎(chǔ)而關(guān)鍵的作用。國內(nèi)外學(xué)者對結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的識(shí)別方法進(jìn)行了大量的研究，提出了許多理論與算法。模態(tài)參數(shù)的識(shí)別方法主

圖 1.1 美國洛杉磯地震建筑物倒塌 圖 1.2 日本神戶地震建筑物倒塌圖 1.3 韓國首爾三豐百貨大樓倒塌 圖 1.4 孟加拉國達(dá)卡建筑物倒塌結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別對解決土木工程和機(jī)械工程領(lǐng)域中結(jié)構(gòu)的性能評(píng)價(jià)、動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)、健康監(jiān)測和損傷識(shí)別等諸多工程問題都起到了基礎(chǔ)而關(guān)鍵的作用。國內(nèi)外學(xué)者對結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的識(shí)別方法進(jìn)行了大量的研究，提出了許多理論與算法。模態(tài)參數(shù)的識(shí)別方法主

- 2 -圖 1.3 韓國首爾三豐百貨大樓倒塌 圖 1.4 孟加拉國達(dá)卡建筑物倒塌結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別對解決土木工程和機(jī)械工程領(lǐng)域中結(jié)構(gòu)的性能評(píng)價(jià)、動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)、健康監(jiān)測和損傷識(shí)別等諸多工程問題都起到了基礎(chǔ)而關(guān)鍵的作用。國內(nèi)外學(xué)者對結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的識(shí)別方法進(jìn)行了大量的研究，提出了許多理論與算法。模態(tài)參數(shù)的識(shí)別方法主要分為頻域法、時(shí)域法和時(shí)頻域法等。頻域法利用實(shí)測頻響函數(shù)識(shí)別系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)，它可以通過平均處理減小噪聲的影響，但頻響函數(shù)的估計(jì)中引入了時(shí)頻變換誤差和截?cái)嗾`差，限制了識(shí)別精度。另外對于橋梁、高層建筑等大型工程結(jié)構(gòu)，環(huán)境激勵(lì)是主要的激勵(lì)方式，而測量系統(tǒng)很難準(zhǔn)確獲取環(huán)境激勵(lì)信號(hào)，從而限制了頻域法在此類大型結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用。時(shí)域法直接利用實(shí)測時(shí)域響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行模態(tài)識(shí)別，不存在中間過程誤差，在工程應(yīng)用中受到更多關(guān)注。時(shí)頻域法綜合處理信號(hào)的時(shí)域信息和頻域信息，能分析非線性非平穩(wěn)信號(hào)，但容易受 Heisenberg 測不準(zhǔn)原理制約，不能在時(shí)間和頻率同時(shí)達(dá)到很高
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本文編號(hào)：2882039