基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究初探

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1、万方数据万方数据2002No．3吴大宏，等：基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究初探5数字计算机相比，神经网络系统具有集体运算的能力和自适应的学习能力。此外，它还具有很强的容错性和鲁棒性，善于联想、综合和推广。神经网络模型多种多样，各式各样的模型从不同的角度对生物神经系统进行不同层次的描述和模拟。代表性的神经网络模型有感知器、多层映射BP网络、RBF网络、双向联想记忆(&气M)、Hopfield模型等。运用这些网络可以实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。3遗传算法和神经网络在桥梁结构健康监测系统中的应用3．1用遗传算法进行传感器的优化布设传感器必须给

2、出高质量的结构反映数据，这是进行结构损伤识别的前提。显然，结构健康监测系统使用的传感器越多，量测的信号越丰富。但由于传感器、二次仪表及磁盘等的费用，一般只能使用有限个传感器。如何放置这有限个传感器以获取尽可能多的信息，这也是大跨度桥梁结构健康监测系统的关键技术之一。本系统拟采用遗传算法来进行传感器的优化布设。应该指出的是，遗传算法虽然可以实现均衡的搜索，并且在许多复杂问题的求解中往往能得到满意的结果，但是该算法的全局优化收敛性的理论分析尚有待解决。目前普遍认为，标准遗传算法并不能保证全局最优收敛。但是，在一定的约束条件下，遗传算法可以实现这一点。针对上述情况，需要在编码、适应

3、度函数和遗传操作等设计中考虑抑制未成熟收敛的对策：(1)提高变异概率；(2)调整选择概率；(3)适应度函数定标(scalillg)；(4)维持群体中个体的多样性。这些对策效果各不相同，为有效克服未成熟收敛现象，有时要在进化过程中分阶段使用或交替使用。清华大学的李戈等人通过提高变异概率对标准遗传算法进行改进，提出了基于四分之二择优模式的广义遗传算法【9】，并将其用于香港青马大桥的传感器优化布设，取得了较好的效果。其实，为了保证遗传算法的全局收敛，最简单的方法就是采用存优选择策略。用遗传算法进行传感器优化布设的基本过程和适应度函数的选择，请参考文献[9]。3．2基于人工神经网络的

4、荷载识别荷载识别是损伤识别的前提。根据安装在桥梁结构上的监测系统传递来的位移、应变信息，进行作用在桥梁结构上的荷载识别，可以达到：(1)对监测系统传递来的荷载信息加以校核和补充；(2)为下一步的损伤识别提供依据。通过有限点的可监测量来对荷载进行识别，是实现桥梁结构健康监测系统的关键技术之一。而荷载识别的关键技术在于快速、准确地模拟桥梁的荷载一挠度曲线。鉴于：(1)混凝土构件的力学性能存在着较大的个体差异；(2)目前世界各国在设计过程中都倾向于使用标准构件进行设计。笔者拟应用神经网络较强的非线性函数映射能力和联想、记忆功能，对混凝土桥梁的荷载一挠度曲线进行模拟，最终建立较为详尽

5、的混凝土桥梁模型数据库，用于进行混凝土桥梁的荷载识别【10J，其基本思路如图2所示。试验数据和现场资料神经网络建模混凝土梁荷载一挠度曲线模型数据库图2基于神经网络的混凝土梁荷载识别流程通过对文献[16]中的试验数据进行建模研究，结果表明，该神经网络模型能较好地拟合混凝土梁荷载一挠度曲线的上升段，且能较好地识别作用于混凝土梁上的荷载。但该神经网络模型尚不具备拟合混凝土梁荷载一挠度曲线软化段的功能，但在实际工程中，使用荷载作用下的结构响应远低于极限荷载，故该模型具有实用价值。3．3基于人工神经网络的结构损伤识别自动损伤识别是桥梁结构健康监测系统的核心技术之一。利用自动损伤识别结果

6、可以对桥梁结构的模态参数进行修正，从而为桥梁结构可靠性评估和修废决策提供依据。根据试验研究和现场调研的结果，笔者发现混凝土结构的力学性能个体差异较大，裂缝的出现和发展具有一定的随机性；应用现有的方法，包括有限元法在内，均不能准确预测裂缝出现的位置，而只能根据结构各部位的应力给出一个大致的范围。本文拟应用神经网络较强的非线性函数映射能力和联想、记忆功能，对混凝土梁的荷载一裂缝关系进行模拟，最终建立较为详尽的混凝土桥梁模型数据库，用于混凝土桥梁的损伤识别⋯J，其基本思路如图3所示。试验数据和现场资料神经网络建模混凝土梁荷载一裂缝关系模型数据库图3基于神经网络的混凝土梁损伤识别流程

7、通过对文献[16]中的试验数据进行建模研究，取得了一定的效果，证明通过详细的试验和现场收集桥梁的荷载一裂缝信息，利用神经网络建模，建立较为详尽的桥梁模型数据库，并最终为桥梁结构健康监测系统的损伤识别服务是可行的。但该模型目前尚不具备损伤定位的功能，而只能粗略地估算出可能出现的最大裂缝宽度。这为笔者指明了下一步的研究方向：随着试验研究的进展和模型数据库的进一步充实，在进一步完善该建模方法的同时，与有限元法等其它建模方法相结合，使其具有损伤定位的功能。3．4基于遗传算法与神经网络的结构可靠性评估3．4．1遗