• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于物理參數(shù)辨識的結(jié)構(gòu)損傷識別方法研究

      2012-03-31 19:59:11王延偉
      地震科學(xué)進(jìn)展 2012年4期
      關(guān)鍵詞:特征參數(shù)噪聲物理

      王延偉

      (中國地震局工程力學(xué)研究所,哈爾濱150080)

      基于物理參數(shù)辨識的結(jié)構(gòu)損傷識別方法研究

      王延偉

      (中國地震局工程力學(xué)研究所,哈爾濱150080)

      結(jié)構(gòu)損傷識別是土木工程領(lǐng)域的一個熱門研究課題,在近幾十年的發(fā)展過程中,人們一直在尋找適用于結(jié)構(gòu)整體損傷的識別方法,其基本思路是利用結(jié)構(gòu)的動力響應(yīng)來辨識結(jié)構(gòu)的力學(xué)特征參數(shù),然后再根據(jù)這些力學(xué)特征參數(shù)的變化情況來識別損傷。本文在分析各種力學(xué)特征參數(shù)對結(jié)構(gòu)損傷的適用性之后,認(rèn)為結(jié)構(gòu)的物理參數(shù)(剛度參數(shù))是具有普遍適用性的損傷敏感參數(shù),并基于此觀點(diǎn)深入研究了物理參數(shù)辨識的相關(guān)理論和方法。

      研究了在結(jié)構(gòu)的物理參數(shù)辨識方面應(yīng)用較廣的卡爾曼濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波和粒子濾波,理論分析和數(shù)值模擬的結(jié)果表明,這3種濾波的共同缺點(diǎn)是:一般只適用于集中質(zhì)量的剪切型結(jié)構(gòu);參數(shù)的初始值設(shè)置對辨識結(jié)果影響非常大,且很難找到規(guī)律;在測量數(shù)據(jù)沒有噪聲時,個別參數(shù)的辨識結(jié)果的誤差較大;在測量數(shù)據(jù)有噪聲時,多數(shù)參數(shù)的辨識結(jié)果的誤差很大。因此,認(rèn)為這3種濾波技術(shù)在損傷識別方面的應(yīng)用仍然有很大的限制,不作為本文的研究重點(diǎn)。

      利用單目標(biāo)智能優(yōu)化算法辨識結(jié)構(gòu)的物理參數(shù),是近年來發(fā)展起來的熱門的參數(shù)辨識方法。本文參考相關(guān)的研究成果,闡述了自振頻率、振型、柔度矩陣和加速度時程響應(yīng)分別定義的4種單目標(biāo)函數(shù),介紹了3種優(yōu)秀的智能優(yōu)化算法,即遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法和差分進(jìn)化算法。經(jīng)過理論分析和大量的數(shù)值模擬,表明基于加速度時程響應(yīng)的單目標(biāo)函數(shù)和差分進(jìn)化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)相結(jié)合的損傷識別方法,具有高精度損傷識別結(jié)果和較強(qiáng)抗噪聲能力。其不足之處在于,初始搜索范圍難以確定,計算時間過長,無法在線識別損傷。為解決這些不足,本文提出了集中質(zhì)量剪切型結(jié)構(gòu)的等效單自由度法,并利用數(shù)值模擬驗(yàn)證了該方法的有效性。

      單目標(biāo)優(yōu)化算法是對問題的某一個準(zhǔn)則進(jìn)行優(yōu)化,而優(yōu)化問題通常是復(fù)雜的、多面的,應(yīng)該考慮多種準(zhǔn)則的優(yōu)化,才會得到更好的結(jié)果。最近幾年有學(xué)者將多目標(biāo)智能優(yōu)化算法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)的損傷識別,但未受到國內(nèi)外學(xué)者的重視,研究成果較少。本文對此類方法進(jìn)行了深入研究,利用自振頻率、振型、模態(tài)保證準(zhǔn)則(Modal Assurance Criterion,MAC)和加速度時程響應(yīng)定義了3種多目標(biāo)函數(shù),引入了3種多目標(biāo)智能優(yōu)化算法,分別是多目標(biāo)遺傳算法(NSGAII)、多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法(CMOPSO)、多目標(biāo)差分進(jìn)化算法(DEMO)。經(jīng)過理論分析和大量的數(shù)值模擬,發(fā)現(xiàn)DEMO算法與基于頻率和MAC累加的多目標(biāo)函數(shù)相組合的損傷識別方法,優(yōu)點(diǎn)是只需低階模態(tài)數(shù)據(jù)便可以得到高精度的辨識結(jié)果,并且計算效率高,缺點(diǎn)是抗噪聲能力差;DEMO算法和基于頻率和加速度時程響應(yīng)的多目標(biāo)函數(shù)相組合的損傷識別方法,優(yōu)點(diǎn)是利用部分測量數(shù)據(jù)和低階頻率數(shù)據(jù)便可以得到精確的辨識結(jié)果,具有較好的抵抗噪聲能力,缺點(diǎn)是計算效率低;盡管這兩種組合方式的損傷識別方法都存在不足,但仍可以認(rèn)為都是優(yōu)秀的損傷識別方法。

      為進(jìn)一步驗(yàn)證,本文提出的兩種多目標(biāo)函數(shù)和等效單自由度法的優(yōu)勢,利用31個單元的桁架結(jié)構(gòu)和足比例尺4層RC結(jié)構(gòu)振動臺實(shí)驗(yàn)作為算例,對比分析和計算結(jié)果表明,本文提出的多目標(biāo)函數(shù)在辨識精度和穩(wěn)定性方面均優(yōu)于相關(guān)學(xué)者所給出的多目標(biāo)函數(shù),等效單自由度法在實(shí)際應(yīng)用中盡管存在不足,但仍然具有很好的實(shí)用意義。

      TU312+.3;

      A;

      10.3969/j.issn.0235-4975.2012.04.010

      損傷識別;物理參數(shù)辨識;單目標(biāo)智能優(yōu)化;多目標(biāo)智能優(yōu)化

      (作者電子信箱,王延偉:wangyanwei@iem.ac.cn)

      猜你喜歡
      特征參數(shù)噪聲物理
      只因是物理
      井岡教育(2022年2期)2022-10-14 03:11:44
      故障診斷中信號特征參數(shù)擇取方法
      基于特征參數(shù)化的木工CAD/CAM系統(tǒng)
      噪聲可退化且依賴于狀態(tài)和分布的平均場博弈
      處處留心皆物理
      控制噪聲有妙法
      基于PSO-VMD的齒輪特征參數(shù)提取方法研究
      三腳插頭上的物理知識
      統(tǒng)計特征參數(shù)及多分類SVM的局部放電類型識別
      電測與儀表(2015年7期)2015-04-09 11:40:04
      我不是教物理的
      中學(xué)生(2015年2期)2015-03-01 03:43:33
      汕尾市| 泰来县| 麟游县| 德令哈市| 仪陇县| 平邑县| 汶川县| 突泉县| 青龙| 庆元县| 防城港市| 汤原县| 卓尼县| 德安县| 阿拉善右旗| 江山市| 大冶市| 禹州市| 雅江县| 宕昌县| 蒙阴县| 郑州市| 镇赉县| 胶南市| 黔西| 丰都县| 东方市| 永康市| 鄂托克前旗| 上虞市| 万源市| 江达县| 文安县| 高雄市| 政和县| 泸水县| 登封市| 鄱阳县| 莱阳市| 双鸭山市| 沾化县|