结构健康监测中基于多重优化策略的传感器布置方法

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1、第32卷第12期2011年12月025建筑结构学报JournalofBuildingStructuresVol.32No.12Dec．2011文章编号:1000-6869(2011)12-0217-07结构健康监测中基于多重优化策略的传感器布置方法1，212伊廷华，李宏男，顾明(1．大连理工大学建设工程学部，辽宁大连116023;2．同济大学土木工程防灾国家重点实验室，上海200092)摘要:如何在满足测试要求的前提下确定所需传感器的数目并优化其布设位置，已成为结构健康监测中亟待解决的问题。提出一种基于多重优化策略的

2、传感器分步布设方法，首先以模态向量矩阵列主元正交三角分解得到传感器的初始布设位置;然后以模态置信度矩阵的最大非对角元为目标函数，采用逐步累积法，逐步增加可降低此初始布置模态置信度矩阵非对角元的传感器测点，并考虑非对角元均值的变化幅度，确定所需传感器的数量;最后通过基于二重结构编码的广义遗传算法优化传感器的布设位置。以600m高的广州新电视塔为例，分析了传感器优化布置方案，发现对于刚度有突变的结构(如电视塔的塔身和天线)，应对两者分开考虑传感器的布设。关键词:传感器优化布置;模态置信度矩阵;逐步累积法;广义遗传算法中图

3、分类号:TU973.23O329文献标志码:AMultipleoptimizationstrategiesbasedsensorplacementmethodforstructuralhealthmonitoring1，212YITinghua，LIHongnan，GUMing(1．FacultyofInfrastructureEngineering，DalianUniversityofTechnology，Dalian116023，China;2．StateKeyLaboratoryforDisasterReduc

4、tioninCivilEngineering，TongjiUniversity，Shanghai200092，China)Abstract:Howtodeterminethequantityofthesensorsandtheoptimalsensorplacementtosatisfythetestingrequirementsisaprimaryproblemtobesolvedinthestructuralhealthmonitoring．Anewstep-by-stepsensorplacementmetho

5、dbasedonthemultipleoptimizationstrategieswasproposed．TheinitialsensorplacementwasfirstlyobtainedbytheQR-factorization．Thenthemaximumoff-diagonalelementofthemodalassurancecriterion(MAC)matrixwastakenasthetargetfunction．Thefreedomsofthestructurebytheforwardsequen

6、tialsensorplacementalgorithmweregraduallyaddedtoreducetheoff-diagonalelementoftheMAC．Consideringthechangeextentoftheoff-diagonalelement’smeanvalue，thequantityofthesensorscouldbedetermined．Finally，theplanofoptimalsensorplacementcouldbeobtainedbythedual-structure

7、codes-basedgeneralizedgeneticalgorithm．Intheend，theanalysisoftheoptimalsensorplacementforthe600mGuangzhouNewTVTower(GNTVT)wasperformed．Theresultsshowthat，forthestructureswithstiffnessmutation(likethemaintowerandantennarymastofGNTVT)，thesensorplacementhadbettert

8、obeconsideredforeachpartseparately．Keywords:optimalsensorplacement;modalassurancecriterion;forwardsequentialsensorplacementalgorithm;generalizedgeneticalgorithm基金项目:国家自然科学基金