模态试验传感器优化布置的松弛序列法

合理选择传感器的数目和位置是模态试验是否成功的关键步骤。将松弛思想融入传感器优化布置的序列优化方法,提出了模态试验传感器优化布置的松弛序列法。选取模态保证准则矩阵的最大非对角元素为目标函数,在积累序列法的基础上融入松弛的思想,使其求解的结果得到进一步优化。首先,积累序列法产生初始解集;然后,对解集的元素进行多次松弛操作,直至所有元素无法继续松弛。提出的松弛序列法被应用于某桥梁的模态试验传感器优化布置问题,传统的序列法作为对比算法。结果表明:松弛序列法优于传统的序列法。

大型结构地面模态试验测点选择与优化

为了解决一般传统的优化算法对于大型结构测点的优化配置的失效问题,针对传统优化算法的缺点,对大型结构的模型缩聚技术做了进一步的改进和完善。引入了一个反映高阶模态贡献比例的权重系数,由此提出了一种基于有效独立法的混合优化算法:基于有效独立法的加权平均模态应变能系数法。经火箭仿真实例对上述方法及Guyan缩聚基于模态应变能系数有效独立法、改进后Guyan缩聚基于模态应变能系数有效独立法得到的测点配置效果进行了比较。结果表明:提出的测点优化算法有效地防止了测点分布聚集现象,而且都最大可能保证了所有模态应变能的贡献和较优布置测点具有较大能量的要求,并用实际的GARTEUR飞机模型对该方法进行了模态试验验证。试验结果表明,该算法保证了监测模态的完整性和线性无关性。

基于桥梁健康监测的传感器优化布置研究现状与发展趋势

从传感器监测项目优化、数量优化和位置优化3个方面综述传感器优化布置的研究现状。重点探讨传感器位置优化,系统介绍了基于模态可观测性和基于损伤可识别性的传感器优化布置准则、布置方法和布置评价准则,对比分析各种布置方法之间的脉络关系、技术演变及其优缺点,最后指出传感器优化布置研究存在的几点不足及其技术发展趋势。

利用粒子群算法的传感器优化布置及结构损伤识别研究

为了合理布置结构健康监测系统中传感器的位置及满足结构损伤识别的要求,提出了一种基于改进粒子群算法的传感器优化布置方法。首先以模态保证准则(MAC)矩阵的最大非对角元极小化为目标,构造出满足优化条件的适应度函数,并采用改进的粒子群算法搜索出传感器的最佳布设位置;其次,利用振型扩充技术把有限测点的测量模态数据扩充为完整自由度模态数据,并利用所提损伤识别方法进行结构损伤识别;最后,通过一个二维平面桁架结构算例对所提方法进行有效性验证。数值结果表明,所提传感器布设方法能够高效地搜索出给定数目的传感器优化位置,且利用其优化结果能够准确地识别出结构的损伤位置和程度。

振动测试中多目标传感器优化配置研究

在有效独立法(effective independence method,EFI)和运动能量法(kinetic energy method,KEM)的基础上,提出一种新的传感器优化布置方法——有效独立—驱动点残差法(effective independence driving-point residue method,EFI-DPR)。它以单位刚度的模态应变能作为驱动点残差系数(CDPRi)修正有效独立法(EFI)的传感器布置方案,同时考虑Fisher信息阵行列式值最大及模态应变能最大,可以避免有效独立法和运动能量法的局限性。文中以空间智能桁架结构为算例,运用均方差最小准则、抗噪性能最好准则和模态保证准则评价各种优化布置方法的优劣。数值分析表明,有效独立—驱动点残差法是三种优化方法中最好的方法。

损伤检测中的传感器优化布置方法研究

探讨了2种基于数据信息最大化准则的传统传感器优化布置方法:基于Fisher信息阵行列式值最大的有效独立法(EFI)和基于模态应变能最大的运动能量法(KEM)。针对它们的不足提出一种新的传感器优化布置方法——有效独立-驱动点残差法(EFI-DPR)。运用均方差最小准则、抗噪性能最好准则和模态保证准则来评价各种优化布置方法的优劣。数值分析表明:有效独立-驱动点残差法是3种优化方法中最好的方法。

面向结构健康监测的传感器数量及位置优化研究

在能够反映结构特性的重要位置布置合理数量的传感器不但可以有效地降低结构健康监测成本,还可以提高监测系统处理信息的效率。根据结构系统可观性,分别给出了观测一般结构和重频结构的前若干阶目标模态所需要最少传感器数量的估计方法。提出一种选用Frobenius范数求最大化Fisher信息矩阵的方法,阐述了求最大化Fisher信息矩阵等价于选取具有最大能量的节点模态向量子集的结论。在此基础上并结合传感器优化布置的多重标准,提出基于节点能量和模态保证准则的传感器优化布置方法。数值算例的结果验证了该方法的正确性和有效性。

基于改进布谷鸟搜索算法的架桥机结构损伤识别

针对架桥机结构损伤的特点及布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢、缺乏活力等问题,从动态发现概率、步长和莱维飞行三个方面对布谷鸟搜索算法进行了改进.以TLJ900型架桥机的主梁为研究对象,针对裂纹损伤,以固有频率和模态保证准则作为损伤检测的指标,用改进后的布谷鸟搜索算法对架桥机的结构进行了损伤识别.仿真结果表明:与其他智能优化算法相比,改进算法的收敛速度和全局寻优能力有明显的提升,能更准确的判断出架桥机结构损伤的位置和程度,故障识别精度更高.

基于能量系数-有效独立法的桥梁结构传感器优化布置

为了解决桥梁结构健康监测中的传感器优化布置问题,以简支钢桁架梁桥为研究对象,以反映节点自由度模态应变能的系数来修正反映最大线性无关的有效独立法,提出了基于能量系数-有效独立法的传感器优化布置算法,使传感器布置方案进一步优化。实例分析表明,采用该方法所得的传感器布置方案用多种准则进行评价的结果都较好,既能保证测量振型向量的正交性,又能保证扩阶振型的准确性,并且有较强的抗噪声性能,是一种适合桥梁结构的较为理想的传感器优化布置算法。

三跨斜交T梁动力特性分析

以107国道深圳元朗斜交桥为背景,首先对全桥进行环境振动测试,利用频域中的峰值法(PP)和时域中的随机子空间识别法(SSI)识别出三跨斜交T梁桥的频率、振型和阻尼比;利用ANSYS软件建立了全桥三维有限元模型,进行理论模态分析并和实测结果进行比较,并进一步分析了不同斜交角时动力特性的差异,探讨了此类斜交桥的动力特性。

基于有效独立-总位移法的水工结构振测传感器优化布置

为了更好地解决大型水工结构振测传感器优化布置问题,以拉西瓦拱坝为研究对象,针对有效独立法所选测点能量较小的不足,提出基于有效独立-总位移法的传感器优化布置方法。运用模态保证准则、最大奇异值比、Fisher信息矩阵值和总位移幅值等评价方法对有效独立法、有效独立-总位移法和距离系数-有效独立法三种方法进行评价。研究表明,有效独立-总位移法可以使所测得的模态之间正交性、可观性更好,提高剩余测点的应变能,是一种有效实用的传感器优化布置方法。

基于布谷鸟算法的结构损伤识别

布谷鸟算法作为一种模拟布谷鸟寻窝产卵行为提出的优化算法,通过各布谷鸟个体的局部寻优行为,最终在群体中突显全局最优解,具有较好的收敛速度和精度。基于频率残差和模态保证准则(MAC)构建损伤结构的目标函数,并运用布谷鸟算法对结构进行局部损伤的识别。双跨简支梁及桁架的数值模拟算例表明此方法能有效地检测出结构的局部损伤,对噪声不敏感,具有高效率、高精度等优点,有望应用于实际工程。

改进的布谷鸟算法在结构损伤识别中的应用

布谷鸟算法受自然界中布谷鸟寻找鸟窝产卵过程启发而提出,其参数设置简单且效率高。为了平衡布谷鸟算法的求解速度和精度,提高算法的全局搜索能力,本文应用动态步长和锦标赛选择策略对原算法进行性能改进,并将其应用于结构损伤识别。在数值模拟中,选取频率等系统参数建立用于结构损伤识别的目标函数。基于改进的算法求解目标函数。最后分析得出结构损伤情况。数值结果显示,改进后算法准确识别损伤单元,并对噪声不敏感;验证了其有效性和实用性,可进一步应用于工程。

结构健康监测系统中传感器优化布置组合算法

在对结构健康监测中的传感器优化布置方法进行调研和总结的基础上,针对薄板、壳结构开展传感器优化布置的研究.提出了一种有效的传感器优化布置组合算法,由模态动能法、模态保证准则、遗传算法组合而成.该方法所得的传感器位置主要位于动态响应比较大区域,有利于提高信噪比;同时能够有效地保证模态振型的独立性,可以较完整地获得结构模态信息.针对这种组合算法的有效性采用简易机翼模型从数值计算和实验两方面进行了验证.

基于MAC与PSO的自动机测点优化

针对某型高射机枪自动机机箱的外表面形状比较复杂,传感器的布置受到结构形状的限制,自动机构件运动的敏感点难以获取,提出了基于模态保证准则与粒子群算法的自动机测点优化配置方法。根据对某型高射机枪自动机的ANSYS有限元模态分析,并针对机枪的模态试验结果,建立了基于模态保证准则的适应度函数,并通过运用粒子群算法优化传感器的配置,解决了自动机机箱振动信号采集过程中测点的选择和优化以及传感器布置数量难以估计和定位困难的问题。

基于全寿命周期的连续刚构桥应变传感器优化布置研究

针对连续刚构桥建设与运营阶段的应变传感器独立布置问题,采用壳单元代替传统的梁单元建立连续刚构桥有限元模型,以匹配适应度和关键截面法对传统的遗传算法进行改进,提出了适用于全寿命周期的连续刚构桥的传感器优化布置方法.以某四跨连续刚构桥为优化布置实例,采用该应变传感器优化方法,对该桥的应变传感器进行了优化布置,以应变模态保证准则为评价准则,与其他的传统方法进行对比分析,结果表明该方法优于其他几种方法,可作为全寿命周期连续刚构桥的一种应变传感器布置方法.

基于布谷鸟算法的频域结构损伤识别

布谷鸟搜索算法是一种模拟布谷鸟寻窝产卵行为提出的优化搜索算法,通过局部寻优行为搜索出全局最优解.基于布谷鸟算法,论文研究受噪声干扰的耦合梁和桁架结构损伤问题.针对裂纹损伤,采用频率残差和模态保证准则作为损伤检测的指标,进行损伤识别仿真计算.仿真结果表明该算法对随机测试噪声不敏感,可以快速有效地进行局部损伤识别,在收敛速度和识别精度上具有优势.

光栅光纤传感网络节点优化布置方法研究

鉴于目前的对损失识别光栅光纤传感器网络节点的优化布置方法理论复杂,不易于掌握,文章使用改进型粒子群优化算法对光栅光纤传感器网络的节点优化布置方法进行研究。使用模态保证准则法将传感器网络节点优化布置问题的目标函数极小值任务进行转化为求解适应度函数最大值的目标任务;使用协同量子粒子群算法对适应度函数进行优化。通过实例对光栅光纤传感器网络节点优化布置方法的有效性和可行性进行验证。研究结果表明,结构中所有节点均布置传感器,不仅浪费资源、增加测试成本,而且不能得到较好的测值效果;使用的改进型PSO优化方法相比常规PSO优化方法和损伤灵敏度法可以使得MAC非对角元最大值下降至较低的程度;由MAC矩阵直方图可知,研究的光栅光纤传感器网络节点优化布置方法得到的MAC矩阵非对角线元素优于损伤灵敏度法、常规粒子群优化方法。

基于混沌人工蜂群算法的结构损伤识别

人工蜂群算法作为一种模拟蜜蜂采蜜行为提出的优化算法,通过各人工蜂个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优解突显出来,具有较好的收敛速度,有广泛的工程应用前景。基于人工蜂群算法和MAC(模态保证准则)对强、弱耦合双梁系统进行局部损伤的识别。为了避免算法过早陷入局部最优解,引入锦标赛机制和混沌搜索机制对算法进行改进。算例表明此方法能有效快速的检测出耦合双梁系统的局部损伤、对测量噪声不敏感,较原算法相比,具有更高效率、更高精度等优点,有望用于实际工程应用。

基于改进蜂群算法的结构损伤识别

人工蜂群算法是一种元启发式算法,具有构架简单、易于操作、鲁棒性较好的特点。本文对原始蜂群算法进行了完善:在食物源的遴选方式上,采取锦标赛机制代替标准算法的轮盘赌机制;在跟随蜂阶段引入局部搜索能力更强的公式来刻画蜜蜂采蜜过程。将结构的损伤归结为单元刚度的折损,然后利用频率残差和模态确保准则(MAC)构建问题的目标函数,再使用原始算法和改进的算法求解该非线性优化问题,得到最后识别结果。算例表明,改进算法比原始算法能够更加有效地识别出局部损伤,并且抗噪能力更强。