基于MAC准则的模拟退火算法传感器优化布置研究

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时间:2019-11-26

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1、第5期(总第175期)No.5(SerialNo.175)郑彬:排水性沥青路面结构面层层间界面特性力学及试验分析2014年第5期2014年10月CHINAMUNICIPALENGINEERINGOct.2014考虑路面结构面层层间接触状态的实际情况,武岩集料和石灰石矿粉,其性能均符合规范要求。DOI:10.3969/j.issn.1004-4655.2014.05.035对上面层和中面层层间接触状态不同情况下,计算上面层与中面层之间的防水黏结层采用SBS改性最大层间剪应力,不同环境温度下的面层内层间剪乳化沥青。应力计算结果见图6。2.2试件结构及成型方法基于MAC准则的模拟退火算法传

2、感器优化布置研究面层结构层间界面性能试验主要以“大孔隙沥青混合料上面层+黏结层+中面层”复合结构为123高荣雄,高荣,王丽琼试件结构对象。剪切试验试件先成型成双层车辙(1.华中科技大学土木工程与力学学院,湖北武汉430074;2.重庆科技学院建筑工程学院,重庆401120;板,然后切割成40mm×60mm×60mm的试件3.福安市住建局,福建福安355000)进行试验。摘要:基于模态置信度MAC准则,通过建立优化约束条件及目标函数,构建完整的优化数学模型,引入模拟退火2.3面层结构剪切试验研究算法的抽样和退火过程,使系统能量逐渐降低并达到新的平衡点,如此反复获得模型最优解,基此建立传

3、感器优根据沥青路面的使用环境与条件,对面层结构化配置法。通过某拱塔斜拉桥主梁加速度传感器优化布置工程的实例分析,证明基于MAC准则的模拟退火算法在在常温20℃和高温60℃条件下的剪切性能进行求解传感器优化布置上,具有优良的并行性和搜索全局的功能。图6不同环境温度下的面层内层间剪应力计算图试验。采用斜面剪切试验模拟荷载作用方式,更符关键词:MAC准则;模拟退火算法;传感器优化布置;桥梁健康监测;目标函数从图6可看出,在基准与低温状况下,最大剪中图分类号:U446文献标志码:A文章编号:1004-4655(2014)05-0103-05合路面结构实际工作状态。根据已有经验及试验条应力随层

4、间接触状态的恶化变化规律一致,均呈线件,试件受力面与加载方向取成夹角a=60°,P性缓慢增长,而高温状况下呈非线性增长,当层间为最大破坏荷载,试验加载速度为50mm/min。面1问题的提出与现状2)通过布设尽可能少的传感器以准确采集在摩擦因数μ<0.6时增长速度较快。因此,夏季层层间剪切试验结果表见表1。桥梁健康监测通过在结构中埋设传感器和环境噪声环境下的结构信息。高温季节,沥青混合料的抗剪强度显著降低,当层表1面层层间剪切试验结果表监测元件,实时监控结构对荷载和其他作用的响应,3)对结构感兴趣的模态,能方便地添加适当间粘结状态较差时,更容易导致沥青表面层出现剪试验温度/℃剪切力/k

5、N剪切强度/MPa以此诊断桥梁结构的损伤位置和程度,使桥梁在异数目的传感器以重点采集。切破坏。从计算结果上看,虽然高温状况下的层间20±22.130.7860±21.470.56常气候、运营状况恶化和极端交通环境下能及时触4)监测得到的时程信息对结构模态参数的改剪应力只有低温状况下的32.0%至56.9%,但由于[1]上文的理论分析得到,在不同中面层厚度、层发预警信号,为桥梁的管理养护提供依据。在这变表现敏感。低温条件下沥青混合料的抗剪强度比高温条件下大间接触以及环境温度的影响下,层间界面的最大剪个系统环节中,数据采集是整个监测系统的基础。为达到上述目标,需要对传感器布置进行优化得多

6、,因此沥青混合料的剪切破坏常在夏季高温季应力均≤0.1MPa。因此,从表1的试验数据可知,多因素作用下的桥梁结构响应需要通过传感器采集组合。优化方法的选取和参数处理直接关系到传感节出现。[3]面层结构20℃时和60℃时的层间抗剪切强度都显获得,因此传感器的布设直接影响监测结果。理论器最终布置的效率和可靠性。刘明辉依托免疫系通过上文的理论分析得到,在不同中面层厚度、著高于有限元计算所得的最大值,说明试件的层间上讲,在结构中埋置越多的传感器,就越能准确描统原理,克服传统遗传算法的不足,提出免疫遗传层间接触以及环境温度的影响下,层间界面的最大[4]抗剪切性能均满足要求。同时从试验结果看出,

7、高述结构行为,监测结果精度越高。但全面考虑结构算法,借此优化传感器配置。黄民水等采用二重剪应力均≤0.1MPa。这为下文试验分析结构层间性温条件下面层层间的剪应力显著小于常温状态,下实际复杂的运行状态和投资效益比等因素,复杂的结构编码进行种群的初始化、交叉和变异,提出一能以及未来面层层间性能的技术指标制订提供理论降了28.20%。由此可见,高温环境下对结构的层大跨度桥梁结构在其全部自由度上都布置传感器以种基于二重结构编码遗传算法的传感器优化布置方依据。[5

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