基于智能算法的桥梁结构健康监测传感器优化配置-研究

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1、基于智能算法的桥梁结构健康监测传感器优化配置研究AbstractInrecentyears,withtherapiddevelopmentofbridgestructure,bridgestructuralhealthmonitoring(BSHM)hasbecomeahotspotresearchathomeandabroad.ConfiguringsensorsreasonablyisthepremisetoguaranteethequalityofBSHM,itiscrucialtoacquirebridgestructuralheal

2、thinformationaccuratelyinreal-timeandtoachievebridgemonitoringandestimating.EffectiveIndependencemethod(EFI)andothertraditionaloptimizationalgorithmshavebeenappliedintheproblemofOptimalSensorPlacement(OSP)forbridgestructures,butthesealgorithmshavetheirlimitations.Theresearc

3、hofOSPforbridgestructuresbasedonintelligenceoptimizationalgorithmsisjustattheearlystage.Withthedevelopmentofintelligenceoptimizationalgorithms,suchasGeneticAlgorithm(GA),andsoon,intelligenceoptimizationalgorithmsareutilizedinmanyfieldssuccessfully,theapplicationsprovideathe

4、oreticalbasisfortheOSPforbridgestructures.SomenewmethodsbasedonImmuneAlgorithm(IA),ArtificialFishSchoolAlgorithm(AFSA),MemeticalgorithmandChaoticMonkeyAlgorithm(CMA)areproposedtosolvetheproblemofOSPforbridgestructuresinthethesis.Utilizetheseintelligenceoptimizationalgorithm

5、stofindthebestpositionsandquantitiesthatacquiredataaboutbridgestructuresmoreaccuratewithminimumsensors.Finally,takingtwobridgesasexampletoverifytheeffectivenessoftheseoptimizationalgorithmstoachieveOSPfordifferenttypesofbridgestructures,theresultsindicatethattheproposedinte

6、lligenceoptimizationalgorithmscanachieveOSPofbridgestructuresbetter.Thecontentsofthisthesisarefollows:(1)OnthebasisoftheBSHM,analyzingtheproblemofOSPforbridgestructures,thenthemathematicisestablished.Thefiniteelementmodels(FEMs)ofbridgestructuresarebuiltbythesoftwareAnsys,m

7、odalanalysisarecarriedout,andthemodalvibrationareextractedtoaccesstotheModalAssuranceCriterion(MAC)matrix.(2)AimingattheproblemofOSPforBSHM,IAandAFSAareappliedtotheOSPforanarchbridge.InordertoverifytheeffectivenessofIAandAFSAintheOSPforthebridge,comparedwithGAandPSO,respect

8、ively,theresultsshowbetterconvergenceandhigheraccuracy.(3)TostudytheapplicationofO

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