基于现代智能算法的土木工程结构传感器优化布置研究

发布时间：2017-05-21 18:16

  本文关键词：基于现代智能算法的土木工程结构传感器优化布置研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着国家经济的飞速发展,土木工程结构日益增多,土木工程结构健康监测成为国内外学者的研究热点之一。通过配置合理的传感器来准确地实时地获取结构的健康信息,是实现土木工程结构健康监测的前提条件,是进行土木工程结构监测和评估的重要内容。传统的优化方法虽已运用到传感器优化布置中,但均有自身的局限性。现代智能算法作为随机类整体性启发式算法,表现出巨大的优越性,已被广泛应用在传感器优化布置领域,并且取得了良好的监测效果。本文基于现代智能算法利用模态置信度准则进行土木工程结构传感器优化布置问题研究,实现利用较少的传感器获取较多的结构健康数据从而完成监测的目的。主要研究内容如下:(1)对遗传算法和模拟退火算法进行了必要的理论阐述,为后续传感器优化布置问题研究做准备。(2)利用ANSYS软件进行土木工程结构有限元建模,进行模态分析,获取低阶振型,提取质量矩阵和刚度矩阵。(3)对三种不同的结构形式即高层剪力墙结构、钢桁架桥、多层框架结构,分别基于遗传算法、模拟退火算法和模拟退火遗传算法进行传感器的优化布置研究,优化的目标包括测点的数量和位置的选择。研究结果表明,上述三种方法对于三种不同的土木工程结构均可以实现传感器优化布置,且每种方法针对不同结构均提供了一套切实可行的优化方案。(4)通过对三种方法对比分析,得出遗传算法关于测点数目的优化结果具有明显优越性,而模拟退火算法和GA-SA算法的运行时间成本更低的结论。
【关键词】：传感器优化布置 结构健康监测 遗传算法 模拟退火算法 模拟退火遗传算法
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU317
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 选题背景及研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 本文主要内容13-14
• 2 现代智能算法14-28
• 2.1 遗传算法14-22
• 2.1.1 遗传算法的起源与发展14-15
• 2.1.2 遗传算法的理论基础15-22
• 2.2 模拟退火算法22-28
• 2.2.1 模拟退火算法的起源与发展22-23
• 2.2.2 模拟退火算法的理论基础23-28
• 3 土木工程结构的有限元建模及模态分析28-39
• 3.1 高层剪力墙结构28-32
• 3.1.1 模型描述29-30
• 3.1.2 有限元建模30-31
• 3.1.3 模态分析31-32
• 3.2 钢桁架桥32-36
• 3.2.1 模型描述32-33
• 3.2.2 有限元建模33-34
• 3.2.3 模态分析34-36
• 3.3 多层框架结构36-39
• 3.3.1 模型描述36
• 3.3.2 有限元建模36-37
• 3.3.3 模态分析37-39
• 4 基于现代智能算法的传感器优化布置研究39-70
• 4.1 基于遗传算法的土木工程结构传感器优化布置39-54
• 4.1.1 基于遗传算法的高层剪力墙结构传感器优化布置43-49
• 4.1.2 基于遗传算法的钢桁架桥传感器优化布置49-51
• 4.1.3 基于遗传算法的多层框架结构传感器优化布置51-54
• 4.2 基于模拟退火算法的土木工程结构传感器优化布置54-60
• 4.2.1 基于模拟退火算法的高层剪力墙结构传感器优化布置55-57
• 4.2.2 基于模拟退火算法的钢桁架桥传感器优化布置57-58
• 4.2.3 基于模拟退火算法的多层框架结构传感器优化布置58-60
• 4.3 基于模拟退火遗传算法的土木工程结构传感器优化布置60-66
• 4.3.1 基于模拟退火遗传算法的高层剪力墙结构传感器优化布置61-63
• 4.3.2 基于模拟退火遗传算法的钢桁架桥传感器优化布置63-64
• 4.3.3 基于模拟退火遗传算法的多层框架结构传感器优化布置64-66
• 4.4 三种智能算法的不同土木工程结构优化布置方案的比较66-70
• 4.4.1 高层剪力墙结构三种算法的对比分析66
• 4.4.2 钢桁架桥三种算法的对比分析66-68
• 4.4.3 多层框架结构三种算法的对比分析68-70
• 5 结论与展望70-71
• 5.1 结论70
• 5.2 展望70-71
• 参考文献71-73
• 致谢73-74
• 附录 关于三种土木工程结构的命令流74-78

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本文编号：384441