基于粒子群算法的结构损伤诊断研究

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1、硕士学位论文基于粒子群算法的结构损伤诊断研究章云霞指导老师邹万杰副教授专业名称土木工程学科门类工学论文提交日期2015年6月10日分类号密级公开UDC学校代码10594硕士学位论文题目基于粒子群算法的结构损伤诊断研究英文题目ResearchonStructuralDamageDetectionbaseonParticleSwarmOptimizationAlgorithm姓名章云霞专业名称土木工程学科门类工学指导老师邹万杰副教授论文提交日期2015-06-10论文答辩日期2015-05-31答辩委员会主席吕海波教授论文评阅人吕海波教授邢心魁教授周圆兀副教授广西科技大学硕士学位论文

2、摘要摘要土木工程结构在长期服役期间会受到环境荷载、疲劳荷载、化学腐蚀、材料老化等各种不利因素的影响，使其结构力学性能发生改变，从而导致结构完整性的破坏。通过设置结构健康监测系统，可以及时有效地诊断出结构损伤状态，避免安全事故的发生，因此，结构健康监测已成为当今世界广泛关注的热点研究话题。而利用何种结构损伤诊断技术对在役重大工程结构和基础设施的安全性进行评定和预警是当需要解决的问题。本文在已有研究成果的基础上，做了以下工作：（1）基于国内外对于结构损伤诊断技术研究的基础上，将传统的粒子群算法与频响函数相结合，利用实测频响函数和计算频响函数的形状相关系数CSAC及幅值相关系数CAF，

3、构建了粒子群算法的目标函数，通过国际共享平台提出的benchmark结构对该优化算法进行了有效性验证，计算结果表明，本文所提优化算法与已有文献中的遗传算法相比，同样有效，有些情况下甚至优于遗传算法。（2）针对传统粒子群算法在收敛运行后期，粒子易陷入局部最优解，导致无法重新搜索，全局搜索性能下降，出现“早熟”现象等问题，提出了具体的改进措施，即对每次迭代过程中微粒位置进行干预，增强粒子群算法的认知能力和社会能力，提高了粒子群算法的多样性及全局搜索性能，改善了传统粒子群算法的不足。（3）利用改进后的粒子群算法与频响函数相结合，通过对一个五节间的桁架结构进行有限元模态分析，提取结构的前

4、5阶固有频率以及损伤识别所需要完备信息，并与传统粒子群算法的识别结果进行比较，结果显示，改进后的粒子群算法收缩更快，且识别结果要优于传统的粒子群算法。关键词：结构健康监测；结构损伤诊断；粒子群算法；频响函数I广西科技大学硕士学位论文AbstractAbstractCivilengineeringstructurewillbeaffectedbytheenvironmentload,fatigueload,chemicalcorrosion,materialagingandotherunfavorablefactorsduringthelong-termservice,themec

5、hanicalpropertiesofthestructurewillbechangedandtheintegrityofthestructurewillbebroken.Byincreasingthenumberofstructuralhealthmonitoringsystem,itcaneffectivelydiagnosethestructuredamagestateintimeandavoidsafetyaccidenthappen.Therefore,thestructuralhealthmonitoringisbecominghotresearchissueofth

6、eworldwideattention.Whichkindsofstructuredamagedetectiontechnologiestouseistheprimaryissuetobesolved.Inthispaper,onthebasisofexistingresearchachievements,dothefollowing:(1)Onthebasisoftheresearchofstructuraldamagediagnosistechnologyathomeandabroad,thetraditionalparticleswarmoptimization(PSO)w

7、ascombinedwithfrequencyresponsefunction,andusingCSACandCAFofthemeasuredfrequencyresponsefunctionandcalculatingthefrequencyresponsefunctiontoconstructtheoptimizationobjectfunctionofPSO,throughtheinternationalbenchmarkstructurewhichisputforward