基于支持向量机和模态参数识别的导墙结构损伤诊断研究

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1、水利学报年月第卷第期文章编号基于支持向量机和模态参数识别的导墙结构损伤诊断研究练继建李松辉天津大学建筑工程学院天津摘要水电站厂坝间溢洪道泄槽的导墙结构长期处于水流交变荷载作用容易造成结构损伤为对导墙结构的损伤进行有效的定位和评估本文首先提出一种基于流激振动响应的结构模态参数的遗传识别方法通过该方法对导墙结构的模态参数进行了识别然后将有限元计算和支持向量机技术相结合进行导墙结构的损伤定位和损伤程度评估结果表明基于遗传算法的结构模态参数识别方法能够较准确的识别出结构的模态参数并确定损伤的部位其结构损伤程度则可通过结构振动频率平方值的变化来评估关键词导墙模态参数识别损伤诊断支持向量机中

2、图分类号文献标识码研究背景大型工程结构的安全状况往往影响到工农业生产和人民的生活因此研究出能及早准确地诊断工程结构的各种损伤并能对工程结构损伤的发展趋势做出评估可为保护和维护好工程结构提供依据进行损伤识别和定位首先需要解决损伤标示量的选择问题即决定以哪些物理量作为依据能更好的识别和标定结构的损伤程度和方位损伤识别需要解决三类问题第一判断结构有无损伤第二确定结构的损伤位置第三标定结构的损伤程度显然第一类问题只要和结构损伤相关的某些物理参数在结构损伤前后发生明显的变化就可以用它来判断结构有无损伤因此单纯确定结构有无损伤较为简单而确定结构的损伤位置传统的做法是标示量本身必须与损伤有明确

3、的坐标对于水工建筑物来说一般规模巨大且结构复杂传统的方法不适宜该类结构对于损伤程度的评估只要损伤位置确定后根据结构某些物理参数即可确定水电站泄水建筑物的导墙长期承受着风水流等多种环境荷载的影响由于疲劳和腐蚀而发生开裂损伤而若结构损伤发生在水下部分则不易直接被发现而且一旦发生损伤在高速水流的激振作用下破坏范围会迅速扩展可能导致整个结构的失效例如美国的和等水利枢纽的导墙均因水流诱发振动而破坏前苏联的巴帕津斯和我国的万安水利枢纽的导墙也出现过振动破坏我国的大化水电站闸墩和乌江渡滑雪道导墙也出现过强烈的流激振动故为了保证水电站的安全运营需对导墙结构进行定期的损伤检测及早发现损伤并采取相应

4、的措施避免酿成人员伤亡事故和重大的经济损失支持向量机是基于统计学理论发展起来的一种新的机器学习技术是专门针对小样本情况下机器学习问题而建立起来的一套新的理论体系其以坚实的理论基础优越的学习能力和良好的推广性能正在成为继神经网络之后机器学习领域新的研究热点和焦点由于支持向量机是通过结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则来实现实际风险最小化从而在样本较少的收稿日期基金项目国家杰出青年科学基金国家自然科学基金作者简介练继建福建人教授主要从事水利水电工程的研究情况下亦能获得很好的学习效果另外由于支持向量算法是一种二次优化问题所以能保证所得到的解就是全局最优解避免了人工神经网络等方法的网

5、络结构难于确定过学习欠学习以及局部最小化等问题鉴于在结构模态分析中固有频率容易获得且测试精度比较高故通过自振频率建立样本值较为容易本文以实测的青铜峡大坝西导墙结构位移时程首先运用时域识别方法对结构的模态参数进行了识别以此为基础通过有限元构造样本库建立基于支持向量机结构损伤定位模型最后就结构损伤的程度进行了分析水流激励下结构模态参数的遗传识别方法在水流激励下将结构的振动响应分为三部分其中为实测结构振动响应为待估计的未知常数是内均匀分布的独立随机变量是结构受到外界力干扰噪声的影响假设其服从均值为方差为的高斯分布是由于水流荷载引起的强迫振动响应服从均值为方差为的高斯分布而具有自由度系统

6、自由振动微分方程为式中满足黏性比例阻尼矩阵式中分别为与系统内外阻尼有关的常数设特解式中为自由响应幅值矩阵代入式得特征值问题最后可求得自由振动下结构的位移为式中即为各阶模态位移响应的叠加即服从的正态分布即构造拉格朗日函数即求求得的相应的自振频率和阻尼比遗传算法简称是一种根据达尔文进化论思想借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行随机和自适应的全局优化和智能搜索算法其以适应度函数指导随机化搜索方向适应值类似于自然选择的力量选择算子根据父代中个体适应值的大小进行选择或淘汰保证了最优的搜索方向交叉算子模拟基因重组及随机信息交换保证了遗传算法的搜索范围变异算子模拟基因突变保证了的全局搜索

7、能力遗传算法和其它的搜索方法相比有着很多优越性简单通用鲁棒性强具有良好的全局搜索性遗传算法的步骤如下所述编码方法及个体评价方法本文采用的是浮点编码方法遗传算法是以个体适应度来评价其优劣性适应度函数要求非负且应使目标函数取得最大值对于求解最小值问题则需要对目标函数进行转化目标函数为个体选择本文以标准化集合分布规律对种群中的染色体进行选择该方法以最佳染色体的选择概率作为基本参数结合随即升序数按染色体的排列序号相对位置确定其累计概率概率机理仍然是适应值越大的染色体被选择的概率越大适应值