基于譜有限元法和信息熵的傳感器優(yōu)化布置.pdf

1、近年來，隨著土木工程的迅猛發(fā)展，結(jié)構(gòu)的形式日趨復(fù)雜，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測成為一個重要的研究方向，基于振動數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測方法也就引起人們極大興趣。測量數(shù)據(jù)的數(shù)量與質(zhì)量，即傳感器數(shù)量及其相應(yīng)的布置位置對于依賴動態(tài)測量數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測非常重要。為了從測量數(shù)據(jù)中獲得盡可能多的信息，進(jìn)而減少待識別模型參數(shù)的不確定性，提出了一種面向結(jié)構(gòu)模型參數(shù)識別的傳感器優(yōu)化布置方法。其中，為避免采用靜態(tài)形函數(shù)的傳統(tǒng)有限元方法建模對于結(jié)構(gòu)動力特性及傳感器優(yōu)化布置的影

2、響，采用一種高精確動力學(xué)建模法，即譜有限元法對結(jié)構(gòu)進(jìn)行動力學(xué)建模。同時，以結(jié)構(gòu)模型參數(shù)識別結(jié)果的不確定性最小作為傳感器優(yōu)化布置準(zhǔn)則，而模型參數(shù)的不確定性程度則通過信息熵標(biāo)量指標(biāo)來量化，運用貝葉斯統(tǒng)計系統(tǒng)識別法進(jìn)行識別。針對傳統(tǒng)遺傳算法存在隨機(jī)性大、容易早熟、局部尋優(yōu)能力差等缺點，采用一種基于二重結(jié)構(gòu)編碼的改進(jìn)遺傳算法，在所有可能的傳感器配置組合中極小化信息熵指標(biāo)，獲得給定數(shù)目的傳感器最優(yōu)布置位置。通過彈性地基上帶彈性接頭的周期梁模型的數(shù)

3、值仿真及實驗室模型試驗驗證本文所提出的方法。
　　本文研究表明，通過本文方法優(yōu)化布置傳感器，可以有效地減少模型參數(shù)識別結(jié)果的不確定性。與目前文獻(xiàn)中的其他傳感器優(yōu)化布置方法不同，在給定數(shù)目傳感器的情況下，本文提出的傳感器優(yōu)化布置方法的顯著優(yōu)點在于可以有效地增加傳感器采集數(shù)據(jù)中所包含的與結(jié)構(gòu)模型參數(shù)識別有關(guān)的信息量，保證待識別模型參數(shù)不確定性最小，有利于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測工作的開展。同時，本文方法還可以很方便地對不同數(shù)目、不同位置傳感器配置