基于改进鱼群算法的两阶段结构损伤识别方法研究

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1、基于改进鱼群算法的两阶段结构损伤识别方法研究重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：张磊指导教师：郭惠勇副教授兼职导师：储德文高级工程师学位类别：工程硕士（建筑与土木工程领域）重庆大学土木工程学院二O一五年五月TheResearchofTwo-StageDamageDetectionMethodBasedonImprovedArtificialFishSwarmAlgorithmAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheProfessionalDegreeByZha

2、ngLeiSupervisedbyAss.Prof.GuoHuiyongPluralisticSupervisedbySN.ENGR.ChuDewenSpecialty:ME(ArchitecturalandCivilEng.Field)CollegeofCivilEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay,2015中文摘要摘要近几十年来，房屋和桥梁倒塌等事故时有发生，导致大量的人员伤亡和经济损失，其根本原因在于我们不能及时发现结构的细微损伤并加以处理。为了确保工程结构的质量，对现有结构进行损伤检测已经刻不容缓。良好的结构

3、损伤识别方法能够提供有效的结构损伤信息，使人们可以对损伤部位进行及时修复，避免结构微裂缝继续开展，保证工程结构能够正常服役。因此，能够进行有效地结构损伤检测意义非常重大。本文首先综述了结构损伤识别方法的基本研究现状，并详细论述了基于单元模态应变能和基于群体智能算法的损伤识别方法的研究现状进行。然后在此基础之上，提出了本文的主要研究内容和基本框架。然后本文分别介绍了结构有限单元法和单元模态应变能等基本理论基础。假定采用单元刚度折减系数来表达结构的损伤程度，再对结构建立有限元模型以及动力学特征方程，推导出单元模态应变能的表达式。在此基础之上，罗列出三种基于模态应变能的损伤识别指标，包括

4、概念及其表达式。并分别应用这三个指标进行损伤识别。对比之后发现单元模态应变能基指标的识别效果更好。通过回顾粒子群优化算法和人工鱼群优化算法的原理及优缺点，通过“取长补短”提出一种将二者加以融合的改进鱼群算法，并详细介绍了算法原理及算法流程。再分别采用人工鱼群算法与改进鱼群算法进行损伤识别，并将二者的识别结果加以比较。对比之后发现，改进鱼群算法的运算效率相比于改进之前有所提高，但是运算时间仍然较长，缺乏工程实用性。最后考虑到上述方法在实际工程中，会因为单元数过多，导致算法中的变量较多，影响计算效率的问题。本文对此进行了进一步改进，提出了基于改进鱼群算法的两阶段损伤识别法：第一阶段使用

5、模态应变能基指标进行初步损伤识别，找出可能发生损伤的部分“疑似”单元；第二阶段再针对第一阶段的“疑似”单元，采用改进鱼群算法，对“疑似”单元进行更准确的二次损伤定位以及定量。这种方法的好处在于，大大降低了算法的变量维数，极大地提高了改进鱼群算法的识别效率，使之更具工程实用性。本文最后总结了本文提出方法所存在的不足，并指出了值得改进的方面。关键词：结构损伤识别模态应变能基指标改进鱼群两阶段有限元I英文摘要ABSTRACTInrecentdecades,accidentslikethecollapseofbuidingsandbridgesalwayshappened,whichled

6、tocasualtiesandeconomiclosses.Therensonwhyisthattheminordamagecannotbefoundanddealtwithimmediately.Toensurethequalityofthestructure,thesafetyofpeople,tolowertheeconomiclossesandtoavoidamoreterribledisaster,itcan’twaittodetectthedamageoftheexistedbuidings.Aeffectivemethodforstructuraldamagedete

7、ctioncanprovideeffectiveinformationofstructuraldamage,tomakeitberepairedintime,avoidthedevelopmentofthecracksandtomakethestructureservenormally.Thedamagedetectionismeaningful.Atthefirstplace,thispaperreviewsthecurrentstatusofthestructur