基于信息熵的动力模型缩聚中主自由度优化选择研究

发布时间：2020-03-18 04:44

【摘要】：为了实现桥梁结构健康监测系统的基本功能,需要利用传感器系统,也就是通过某种算法,选定合适的自由度,然后将传感器布置在这些选定的自由度之上,然后获得结构的各种动力响应信息。但在实际应用过程中,许多大型复杂桥梁结构的可测自由度非常多,想要获得桥梁结构全部自由度上的频响信息是不现实的,不可能通过在结构上布满传感器的方式来监测获得全部自由度上的响应信息;同时考虑到动力测试成本及整个结构健康监测系统的成本,传感器的布置总数受到限制,使得试验中所布置的测点以及选取的自由度个数要远小于结构的自由度总数。因此,研究如何合理而有效地选取待测的主自由度来保证结构监测的质量,具有十分重要的理论和现实意义。本文在国家自然科学基金(NO:51778506)青年基金项目资助下,开展了对于大型复杂桥梁结构以结构健康监测为目的的主自由度优化选取方法的研究,为解决大型复杂桥梁结构的健康监测及运营安全评估问题提供了新的途径,发展了一种基于模型缩聚法的损伤识别方法。具体的研究内容如下:采用信息熵来定量表征待识别结构建模参数识别结果的不确定性。基于贝叶斯统计系统识别方法,以结构建模参数识别结果的不确定性(即信息熵)最小为优化准则,极大化结构建模参数的后验概率密度函数,在给定主自由度数目的前提下,以主自由度组合为优化变量,优化结果即为在给定主自由度数目的情况下,优化主自由度组合,获得优化后的传感器布置位置。采用基于二进制编码的遗传算法进行主自由度优化选取问题的求解,获取传感器布置问题的优化方法,即在传统二进制编码遗传算法基础上进行有针对性的改进,在种群演化过程中确保主自由度选取问题中不会出现主自由度选取位置的重复以及主自由度选取的个数发生变化;同时,采用穷举法对所遗传算法获得结果的准确性进行了验证。采用免费的商业数学编程软件MATLAB进行编程,实现桥梁结构三维空间有限元建模与动力响应求解、遗传算法的改进以及主自由度的优化选取即传感器的优化布置;其中,采用商业有限元软件ANSYS对MATLAB软件所建数值模型的正确性进行了验证。通过三个典型桥梁结构模型的数值仿真研究,对本文方法的正确性和有效性进行了验证。研究结果表明,给定传感器数目条件下,本文方法能快速、准确地识别出大型复杂桥梁结构优化后的自由度组合,在此最优组合下,可以获得结构的最大信息采集量,可使桥梁结构建模参数识别结果的不确定性最小。
【图文】：

逦０．０００１逦０．０００２逦０．０００２逦０．０００１逦０．０００２逦０．０００５逡逑为了更直观的比较在不同的主自由度组合下，参数识别结果标准差值，将逡逑上表中的结果绘制成图，如下图５－８所示。逡逑ｘ１0－３逦参数１，，损伤０．２逡逑４ｒ逦ｃ逦［逦ｃ逦ｔ逦ｃ逦；逦ｔ逦■逡逑ｒ－？－优化结果逡逑门邋ｌ逦［逦Ｉ逦［逦！逦［逦！逦［逦［逦逡逑１逦２３４５６７８９逦１０逡逑参数编号逡逑图５－８四自由度参数识别结果标准差对比逡逑上图中的红色曲线是优化得到的主自由度组合，与其他线条相比，虽有一逡逑些参数识别结果的标准差比优化组合的结果小，但是红色曲线上极大部分的点逡逑的值均小于其他曲线，即参数识别结果标准差最小，根据前文所述，信息熵的逡逑主要作用是描述参数识别的不确定性，而论文中目标函数值最小时，得到的主逡逑自由度组合，在进行结构参数识别时，得到的识别结果的不确定性也最小，这逡逑说明本文的主自由度优化选取方法的正确性，并将得到的最优主自由度组合在逡逑简支梁桥模型中给出示意图

武汉大学硕士学位论文表５－７邋６个主自由度下的参数识别标准差值编号逦优化组合组合１邋组合２邋组合３邋组合４逦组合５逡逑６１逦０．０００２逦０．０００３逦０．０００５逦０．０００２逦０．０００２逦０．０００４逡逑０２逦０．００２３逦０．００２４逦０．００３２逦０．００２９逦０．００２４逦０．００３２逡逑０３逦０．００３１逦０．００３３逦０．００２１逦０．００２７逦０．００３逦０．００２２逡逑０４逦０．００２５逦０．００２７逦０．００２９逦０．００２６逦０．００２６逦０．００２８逡逑０５逦０．００３逦０．００２５逦０．００３逦０．００３逦０．００３逦０．００２８逡逑０６逦０．００２５逦０．００３１逦０．００２８逦０．００２６逦０．００２８逦０．００２９逡逑０７逦０．００２７逦０．００２４逦０．００２５逦０．００２６逦０．００２５逦０．００３１逡逑０８逦０．００３４逦０．００３２逦０．００３４逦０．００３４逦０．００３４逦０．００２３逡逑０９逦０．００２９逦０．００２８逦０．００２６逦０．００２９逦０．００２６逦０．００３５逡逑９１０逦０．０００８逦０．０００４逦０．０００４逦０．０００８逦０．０００４逦０．００１５逡逑同样的将上面表中的识别结果制图，如图５－１０、５－１１所示。逡逑ｘ１0－３逦参数１，损伤０．２逡逑
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U446

【参考文献】

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本文编号：2588231