用粒子群算法选择体育馆监测系统中传感器的最优布点
发布时间：2021-08-30 05:44
如何合理、有效地确定传感器的位置,是结构健康监测系统正常、高效运行的前提.基于模态能量和粒子群算法进行传感器优化布置研究.首先,讨论了粒子群算法的基本原理和优点;其次,根据结构模态应变能的大小挑选出结构的主要贡献模态,进而确定监测模态阶数;然后,针对不同的传感器类型,基于位移模态定义适用于加速度传感器的适应度函数,基于应变模态定义适用于应变传感器的适应度函数;最后,以西宁市体育馆钢结构为工程背景,采用粒子群算法对其监测系统中加速度传感器和应变传感器分别进行优化布置.结果表明,该方法优化结果稳定可靠且收敛迅速.
【文章来源】：空间结构. 2019,25(01)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图１粒子群算法的流程Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ１．１适应度函数的确定
－２．０４８≤ｘ１，ｘ２≤２．０４８（７）求解该函数的最大值．此函数在定义域内的极值为：Ｆ（－２．０４８，２．０４８）＝３９０５．９２６２（８）分别采用遗传算法和粒子群算法进行函数优化，获得收敛曲线如图２、图３所示，计算结果如表１、表２所示．由图２、图３和表１、表２可以看出，与遗传算法相比，粒子群优化算法不仅需要更少的迭代次数就获得了函数的最优值，而且能够得到更加稳定有效的运行结果，具有显著的优越性．图２遗传算法的适应度曲线Ｆｉｇ．２ＦｉｔｎｅｓｓｃｕｒｖｅｏｆＧＡ表１基于遗传算法迭代１０次的计算结果Ｔａｂｌｅ１Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂｙ１０ｉｔｅｒａｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎＧＡ迭代次数ｘ１ｘ２当前最大值Ｆ（ｘ１，ｘ２）第１代－０．２５８３０．６５８６３０２５．４第２代０．７７０８０．５１４５３６２３．１第３代０．７７０８０．５１４５３６２３．１第４代－０．２５８３０．５１４５３６９２．８第５代－０．２５８３０．５１４５３６９２．８第６代－０．２５８３０．５１４５３６９２．８第７代－０．２５８３０．５１４５３６９２．８第８代－１．５３９５０．５１４５３７３２．１第９代１．０２３００．５１４５３８３２．１第１０代１．０２３００．５１４５３８３２．１
第１期徐菁，等：用粒子群算法选择体育馆监测系统中传感器的最优布点４３图３粒子群算法的适应度曲线Ｆｉｇ．３ＦｉｔｎｅｓｓｃｕｒｖｅｏｆＰＳＯ表２基于粒子群算法迭代１０次的计算结果Ｔａｂｌｅ２Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂｙ１０ｉｔｅｒａｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎＰＳＯ迭代次数ｘ１ｘ２当前最大值Ｆ（ｘ１，ｘ２）第１代１．５７０８－１．７７３１１７９８．４第２代２．０４８－０．６５７７２３５５．３第３代－２．０４８－１．４８９３２３９５．８第４代２．０４８－１．３３３３０５６．２第５代－２．０４８－１．４８９３３２３９．６第６代２．０４８－１．６２３３３８５．１第７代１．９８３－２．０４８３５７７．３第８代－２．０４８－２．０４８３９０５．９第９代－２．０４８－２．０４８３９０５．９第１０代－２．０４８－２．０４８３９０５．９３算例３．１西宁体育馆简介西宁体育馆位于西宁市西部，海湖新区海湖湿地公园南岸．平面呈正圆形状，直径约１０８ｍ．钢屋盖主结构采用Ｑ３４５Ｂ钢，由６榀平面主桁架，通过建筑物中心的铸钢节点构成一体，沿径向和环向正交布置，分别支承在１２根大柱上，按支座分布范围可分为中心圆部分和外围护圆部分．３．２有限元模型的建立体育馆采用钢管截面杆件，焊接球节点．利用ＡＮＳＹＳ１０．０软件进行数值计算模拟，杆单元采用ＰＩＰＥ１６单元模拟，通过施加质量单元ＭＡＳＳ２１的方式，将屋面荷载等效为节点质量考虑．
【参考文献】：
期刊论文
[1]西宁体育场空间管桁架结构温度响应健康监测及模拟分析[J]. 王秀丽,陈文博. 空间结构. 2013(04)
[2]一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法[J]. 李擎,张超,陈鹏,尹怡欣. 控制与决策. 2013(06)
[3]基于粒子群算法的大跨度空间结构监测系统中应变传感器最优布点研究[J]. 徐菁,李壮,刁延松. 建筑钢结构进展. 2013(01)
[4]基于模型缩聚的广州新电视塔传感器优化布置研究[J]. 伊廷华,李宏男,顾明. 工程力学. 2012(03)
[5]现代大跨空间结构在中国的应用与发展[J]. 董石麟,邢栋,赵阳. 空间结构. 2012(01)
[6]一种改进的小生境多目标粒子群优化算法[J]. 黄平,于金杨,元泳泉. 计算机工程. 2011(18)
[7]大跨空间钢结构模态参数测试传感器优化布置[J]. 滕军,朱焰煌. 工程力学. 2011(03)
[8]惯性权重粒子群算法模型收敛性分析及参数选择[J]. 孙湘,周大为,张希望. 计算机工程与设计. 2010(18)
[9]重大工程结构智能传感网络与健康监测系统的研究与应用[J]. 欧进萍. 中国科学基金. 2005(01)
[10]用遗传算法选择悬索桥监测系统中传感器的最优布点[J]. 李戈,秦权,董聪. 工程力学. 2000(01)
硕士论文
[1]基于粒子群算法的网架结构健康监测传感器优化布置研究[D]. 鹿伟.西安建筑科技大学 2016
[2]大跨度空间网格结构健康监测中传感器优化布置研究[D]. 李壮.青岛理工大学 2012
本文编号：3372180
【文章来源】：空间结构. 2019,25(01)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图１粒子群算法的流程Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ１．１适应度函数的确定
－２．０４８≤ｘ１，ｘ２≤２．０４８（７）求解该函数的最大值．此函数在定义域内的极值为：Ｆ（－２．０４８，２．０４８）＝３９０５．９２６２（８）分别采用遗传算法和粒子群算法进行函数优化，获得收敛曲线如图２、图３所示，计算结果如表１、表２所示．由图２、图３和表１、表２可以看出，与遗传算法相比，粒子群优化算法不仅需要更少的迭代次数就获得了函数的最优值，而且能够得到更加稳定有效的运行结果，具有显著的优越性．图２遗传算法的适应度曲线Ｆｉｇ．２ＦｉｔｎｅｓｓｃｕｒｖｅｏｆＧＡ表１基于遗传算法迭代１０次的计算结果Ｔａｂｌｅ１Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂｙ１０ｉｔｅｒａｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎＧＡ迭代次数ｘ１ｘ２当前最大值Ｆ（ｘ１，ｘ２）第１代－０．２５８３０．６５８６３０２５．４第２代０．７７０８０．５１４５３６２３．１第３代０．７７０８０．５１４５３６２３．１第４代－０．２５８３０．５１４５３６９２．８第５代－０．２５８３０．５１４５３６９２．８第６代－０．２５８３０．５１４５３６９２．８第７代－０．２５８３０．５１４５３６９２．８第８代－１．５３９５０．５１４５３７３２．１第９代１．０２３００．５１４５３８３２．１第１０代１．０２３００．５１４５３８３２．１
第１期徐菁，等：用粒子群算法选择体育馆监测系统中传感器的最优布点４３图３粒子群算法的适应度曲线Ｆｉｇ．３ＦｉｔｎｅｓｓｃｕｒｖｅｏｆＰＳＯ表２基于粒子群算法迭代１０次的计算结果Ｔａｂｌｅ２Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂｙ１０ｉｔｅｒａｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎＰＳＯ迭代次数ｘ１ｘ２当前最大值Ｆ（ｘ１，ｘ２）第１代１．５７０８－１．７７３１１７９８．４第２代２．０４８－０．６５７７２３５５．３第３代－２．０４８－１．４８９３２３９５．８第４代２．０４８－１．３３３３０５６．２第５代－２．０４８－１．４８９３３２３９．６第６代２．０４８－１．６２３３３８５．１第７代１．９８３－２．０４８３５７７．３第８代－２．０４８－２．０４８３９０５．９第９代－２．０４８－２．０４８３９０５．９第１０代－２．０４８－２．０４８３９０５．９３算例３．１西宁体育馆简介西宁体育馆位于西宁市西部，海湖新区海湖湿地公园南岸．平面呈正圆形状，直径约１０８ｍ．钢屋盖主结构采用Ｑ３４５Ｂ钢，由６榀平面主桁架，通过建筑物中心的铸钢节点构成一体，沿径向和环向正交布置，分别支承在１２根大柱上，按支座分布范围可分为中心圆部分和外围护圆部分．３．２有限元模型的建立体育馆采用钢管截面杆件，焊接球节点．利用ＡＮＳＹＳ１０．０软件进行数值计算模拟，杆单元采用ＰＩＰＥ１６单元模拟，通过施加质量单元ＭＡＳＳ２１的方式，将屋面荷载等效为节点质量考虑．
【参考文献】：
期刊论文
[1]西宁体育场空间管桁架结构温度响应健康监测及模拟分析[J]. 王秀丽,陈文博. 空间结构. 2013(04)
[2]一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法[J]. 李擎,张超,陈鹏,尹怡欣. 控制与决策. 2013(06)
[3]基于粒子群算法的大跨度空间结构监测系统中应变传感器最优布点研究[J]. 徐菁,李壮,刁延松. 建筑钢结构进展. 2013(01)
[4]基于模型缩聚的广州新电视塔传感器优化布置研究[J]. 伊廷华,李宏男,顾明. 工程力学. 2012(03)
[5]现代大跨空间结构在中国的应用与发展[J]. 董石麟,邢栋,赵阳. 空间结构. 2012(01)
[6]一种改进的小生境多目标粒子群优化算法[J]. 黄平,于金杨,元泳泉. 计算机工程. 2011(18)
[7]大跨空间钢结构模态参数测试传感器优化布置[J]. 滕军,朱焰煌. 工程力学. 2011(03)
[8]惯性权重粒子群算法模型收敛性分析及参数选择[J]. 孙湘,周大为,张希望. 计算机工程与设计. 2010(18)
[9]重大工程结构智能传感网络与健康监测系统的研究与应用[J]. 欧进萍. 中国科学基金. 2005(01)
[10]用遗传算法选择悬索桥监测系统中传感器的最优布点[J]. 李戈,秦权,董聪. 工程力学. 2000(01)
硕士论文
[1]基于粒子群算法的网架结构健康监测传感器优化布置研究[D]. 鹿伟.西安建筑科技大学 2016
[2]大跨度空间网格结构健康监测中传感器优化布置研究[D]. 李壮.青岛理工大学 2012
本文编号：3372180
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