基于智能算法的拱坝动力模型修正方法研究
发布时间：2021-01-09 18:06
混凝土拱坝有限元动力模型的修正在结构抗震分析、健康诊断等方面有重要应用。为了及时监控结构健康状态、保障结构的安全,要求不断提高模型修正方法精度和计算速度。拱坝有限元动力模型的修正以主动监测为基础,主动监测信息数据的获取常因传感器的布置不合理而无法全面获取结构动力特征信息,有必要进行优化布置。基于振动监测进行结构模态识别是进行模型修正的另一关键步骤。在各种模态识别方法中基于优化方法的模态识别具有高精度和鲁棒性的特点,但也存在对多自由度系统容易陷入局部最优和早熟收敛的缺点。主要研究内容如下:（1）针对Fisher信息矩阵范数最大化和考虑模型误差的振型矩阵条件数最小化的矛盾;提出一种基于Fisher信息矩阵的范数结合振型矩阵条件数、模态应变能（MSE）、模态置信（MAC）优化准则的多准则混合优化的动力传感器布置方法（Shape-MSE-Fisher-MAC）,通过拱坝数值模型,研究了不同优化布置准则方案对不同衡量指标和模态识别结果的影响,分析结果表明本文提出的动力传感器多准则混合优化布置方法合理有效。（2）针对智能优化算法识别多自由度结构模态存在容易早熟收敛和陷入局部最优问题,结合量子粒子群...
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
拱坝三
西安理工大学工程硕士专业学位论文16图2-2坝体下游面各阶振型图Fig.2-2Variousvibrationmodesofthedownstreamsurfaceofthedam由图2-2可知，对于该拱坝结构，振动以1/2坝高为界主要发生在坝体上半部分，下半部分振幅特别小，考虑到下半部分坝高仍然较高，在特殊情况下可能存在重要信息，故在下半部分可设置少量监测点，例如选择在拱冠梁1/4坝高处设置1个测点，但在方案比选时不统计该点；本文仅考虑在坝体上半部分进行优化布置传感器，初始点数量为998。对初始点使用基于MSE修正后的Fisher信息矩阵范数和修正后的振型矩阵条件数多目标优化挑选候选测点，一般来说候选测点数量为100可以满足计算需求。之后基于这100个候选测点采用QPSO-MAC法进行筛选出最终的布置方案。关于传感器布置的个数，一般为10-30个，具体个数可以通过总自由度数和监测系统的相关能力确定，本文假定布置20个，仅对传感器的空间布置方案进行研究。最终拱坝的动力加速度传感器布置方法
2基于Fisher信息矩阵的传感器多准则混合优化布置方法研究17（Shape-MSE-Fisher-MAC）如图2-3所示，相应的MAC矩阵如图2-4所示。图2-3最优拱坝动力加速度传感器布置方案Fig.2-3Optimalarchdamdynamicaccelerationsensorlayoutscheme图2-4最优布置方案的MAC柱状图Fig.2-4MAChistogramoftheoptimallayout2.4.1不同传感器优化准则布置结果对比为了研究新方法的特性，采用传统单目标准则EI、Fisher信息矩阵的范数最大化准则（Fisher-norm）和振型矩阵条件数最小化准则（Shape-cond）、MAC最小化平均非对角元素准则（MAC-maxaverage）；基于EI的混合优化准则EI-MSE法、EI-MSE-MAC法；基于MSE修正的Fisher信息矩阵范数最大化准则（Fisher-MSE-norm）、基于MSE修正振型矩阵条件数最小准则（Shape-MSE-cond）以及基于MSE修正的Fisher信息矩阵范数最大化和矩阵条件数最小多目标优化准则（Shape-MSE-Fisher）进行拱坝传感器优化布置。布置结果及其相应的MAC图，见图2-5~2-22。为了进行定量化的对比，采用MAC最大和平均非对角元素准则、平均动能准则、Fisher信息矩阵的范数、振型矩阵的条件数，对结果进行统计，结果见表2-3。图2-5基于EI法的拱坝动力加速度传感器布置方案图Fig.2-5BasedEIoptimalarchdamdynamicaccelerationsensorlayoutscheme图2-6基于EI法布置方案的MAC柱状图Fig.2-6MAChistogramoftheEImethod
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于变分模态分解的模态参数识别研究[J]. 赵亚军,窦远明,张明杰. 振动与冲击. 2020(02)
[2]环境激励下自升式海洋平台损伤诊断[J]. 冯慧玉,冷建成,赵海峰,周国强,徐德奎. 船舶工程. 2019(08)
[3]基于随机减量法的分布式结构模态参数识别[J]. 逯静洲,Sung Han Sim,Billie F.Spencer,Jr.. 振动与冲击. 2017(17)
[4]一种聚类优化的传感器布置方法研究[J]. 张恒,李世其,刘世平,张哲,王跃. 振动与冲击. 2017(14)
[5]运用改进帝国竞争算法识别结构模态参数[J]. 邵永亮,常军. 噪声与振动控制. 2017(02)
[6]高拱坝动力监测传感器优化布置合理性研究[J]. 陈永志. 人民黄河. 2017(03)
[7]传感器优化布置的距离系数-Fisher信息准则[J]. 董小圆,彭珍瑞,殷红,董海棠. 智能系统学报. 2017(01)
[8]传感器优化布置的有效独立-改进模态应变能方法[J]. 詹杰子,余岭. 振动与冲击. 2017(01)
[9]一种多目标传感器优化布置方法及其应用[J]. 李世龙,马立元,李永军,王天辉. 振动.测试与诊断. 2016(06)
[10]中国高坝大库统计分析[J]. 刘六宴,温丽萍. 水利建设与管理. 2016(09)
博士论文
[1]风力齿轮箱轴承故障的AE信号特征提取与诊断方法研究[D]. 韩龙.哈尔滨工业大学 2016
[2]量子行为粒子群优化算法研究[D]. 孙俊.江南大学 2009
[3]基于模态观测的结构健康监测的传感器优化布置方法研究[D]. 孙小猛.大连理工大学 2009
[4]李家峡高拱坝安全监控模型与监控指标研究[D]. 朱济祥.天津大学 2007
硕士论文
[1]基于遥感数据的水源涵养关键参数反演方法研究[D]. 谭建灿.中国农业科学院 2019
[2]拱坝的时变模态识别和材料动参数反演方法研究[D]. 仝飞.西安理工大学 2018
[3]基于信号处理的齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 朱圆.电子科技大学 2017
[4]基于统计模式的拱坝结构损伤诊断研究[D]. 朱良欢.华北水利水电大学 2016
[5]基于EI及MAC混合算法的传感器优化布置研究[D]. 李斌.长安大学 2013
本文编号：2967144
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
拱坝三
西安理工大学工程硕士专业学位论文16图2-2坝体下游面各阶振型图Fig.2-2Variousvibrationmodesofthedownstreamsurfaceofthedam由图2-2可知，对于该拱坝结构，振动以1/2坝高为界主要发生在坝体上半部分，下半部分振幅特别小，考虑到下半部分坝高仍然较高，在特殊情况下可能存在重要信息，故在下半部分可设置少量监测点，例如选择在拱冠梁1/4坝高处设置1个测点，但在方案比选时不统计该点；本文仅考虑在坝体上半部分进行优化布置传感器，初始点数量为998。对初始点使用基于MSE修正后的Fisher信息矩阵范数和修正后的振型矩阵条件数多目标优化挑选候选测点，一般来说候选测点数量为100可以满足计算需求。之后基于这100个候选测点采用QPSO-MAC法进行筛选出最终的布置方案。关于传感器布置的个数，一般为10-30个，具体个数可以通过总自由度数和监测系统的相关能力确定，本文假定布置20个，仅对传感器的空间布置方案进行研究。最终拱坝的动力加速度传感器布置方法
2基于Fisher信息矩阵的传感器多准则混合优化布置方法研究17（Shape-MSE-Fisher-MAC）如图2-3所示，相应的MAC矩阵如图2-4所示。图2-3最优拱坝动力加速度传感器布置方案Fig.2-3Optimalarchdamdynamicaccelerationsensorlayoutscheme图2-4最优布置方案的MAC柱状图Fig.2-4MAChistogramoftheoptimallayout2.4.1不同传感器优化准则布置结果对比为了研究新方法的特性，采用传统单目标准则EI、Fisher信息矩阵的范数最大化准则（Fisher-norm）和振型矩阵条件数最小化准则（Shape-cond）、MAC最小化平均非对角元素准则（MAC-maxaverage）；基于EI的混合优化准则EI-MSE法、EI-MSE-MAC法；基于MSE修正的Fisher信息矩阵范数最大化准则（Fisher-MSE-norm）、基于MSE修正振型矩阵条件数最小准则（Shape-MSE-cond）以及基于MSE修正的Fisher信息矩阵范数最大化和矩阵条件数最小多目标优化准则（Shape-MSE-Fisher）进行拱坝传感器优化布置。布置结果及其相应的MAC图，见图2-5~2-22。为了进行定量化的对比，采用MAC最大和平均非对角元素准则、平均动能准则、Fisher信息矩阵的范数、振型矩阵的条件数，对结果进行统计，结果见表2-3。图2-5基于EI法的拱坝动力加速度传感器布置方案图Fig.2-5BasedEIoptimalarchdamdynamicaccelerationsensorlayoutscheme图2-6基于EI法布置方案的MAC柱状图Fig.2-6MAChistogramoftheEImethod
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于变分模态分解的模态参数识别研究[J]. 赵亚军,窦远明,张明杰. 振动与冲击. 2020(02)
[2]环境激励下自升式海洋平台损伤诊断[J]. 冯慧玉,冷建成,赵海峰,周国强,徐德奎. 船舶工程. 2019(08)
[3]基于随机减量法的分布式结构模态参数识别[J]. 逯静洲,Sung Han Sim,Billie F.Spencer,Jr.. 振动与冲击. 2017(17)
[4]一种聚类优化的传感器布置方法研究[J]. 张恒,李世其,刘世平,张哲,王跃. 振动与冲击. 2017(14)
[5]运用改进帝国竞争算法识别结构模态参数[J]. 邵永亮,常军. 噪声与振动控制. 2017(02)
[6]高拱坝动力监测传感器优化布置合理性研究[J]. 陈永志. 人民黄河. 2017(03)
[7]传感器优化布置的距离系数-Fisher信息准则[J]. 董小圆,彭珍瑞,殷红,董海棠. 智能系统学报. 2017(01)
[8]传感器优化布置的有效独立-改进模态应变能方法[J]. 詹杰子,余岭. 振动与冲击. 2017(01)
[9]一种多目标传感器优化布置方法及其应用[J]. 李世龙,马立元,李永军,王天辉. 振动.测试与诊断. 2016(06)
[10]中国高坝大库统计分析[J]. 刘六宴,温丽萍. 水利建设与管理. 2016(09)
博士论文
[1]风力齿轮箱轴承故障的AE信号特征提取与诊断方法研究[D]. 韩龙.哈尔滨工业大学 2016
[2]量子行为粒子群优化算法研究[D]. 孙俊.江南大学 2009
[3]基于模态观测的结构健康监测的传感器优化布置方法研究[D]. 孙小猛.大连理工大学 2009
[4]李家峡高拱坝安全监控模型与监控指标研究[D]. 朱济祥.天津大学 2007
硕士论文
[1]基于遥感数据的水源涵养关键参数反演方法研究[D]. 谭建灿.中国农业科学院 2019
[2]拱坝的时变模态识别和材料动参数反演方法研究[D]. 仝飞.西安理工大学 2018
[3]基于信号处理的齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 朱圆.电子科技大学 2017
[4]基于统计模式的拱坝结构损伤诊断研究[D]. 朱良欢.华北水利水电大学 2016
[5]基于EI及MAC混合算法的传感器优化布置研究[D]. 李斌.长安大学 2013
本文编号：2967144
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