基于QPSO算法的結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別研究.pdf

1、自上世紀(jì)以來(lái)，迅速發(fā)展的自然科學(xué)，不斷推動(dòng)了工程技術(shù)的飛躍發(fā)展，使得建筑規(guī)模和造價(jià)不斷增大。大型建筑在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)生活中的作用更為重要，人們對(duì)結(jié)構(gòu)安全性和耐久性的要求越來(lái)越高，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)逐漸備受學(xué)術(shù)界關(guān)注。結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)可以根據(jù)結(jié)構(gòu)振動(dòng)實(shí)時(shí)振動(dòng)信號(hào)識(shí)別結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)“健康”狀況，而健康狀況可用結(jié)構(gòu)參數(shù)（主要是物理參數(shù)和模態(tài)參數(shù)）描述和評(píng)判，因此，結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別研究是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵。
　　本文基于群體智能優(yōu)化算法的基本原理與方法，對(duì)

2、量子粒子群優(yōu)化算法(Quantum-behaved Particle SwarmOptimization,QPSO)在結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，具體內(nèi)容如下：
　　1、簡(jiǎn)要概述了結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別和智能優(yōu)化算法在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用的研究現(xiàn)狀，鑒于傳統(tǒng)參數(shù)識(shí)別方法存在的不足之處，提出采用QPSO算法識(shí)別結(jié)構(gòu)參數(shù)的方法。
　　2、主要介紹了QPSO算法的產(chǎn)生背景、基本思想和具體計(jì)算過(guò)程，并與研究較為成熟的PSO算法進(jìn)行對(duì)比，總

3、結(jié)了QPSO算法所具有的優(yōu)點(diǎn)。
　　3、提出了QPSO算法識(shí)別結(jié)構(gòu)物理參數(shù)的具體方法，并使用該方法對(duì)一六層框架結(jié)構(gòu)的物理參數(shù)識(shí)別進(jìn)行了數(shù)值模擬，且與PSO算法的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，該方法能夠在結(jié)構(gòu)信息完全未知的情況下準(zhǔn)確識(shí)別結(jié)構(gòu)物理參數(shù)，即使測(cè)試信號(hào)中含有噪聲也不影響對(duì)結(jié)構(gòu)質(zhì)量和剛度的識(shí)別精度，僅影響對(duì)結(jié)構(gòu)阻尼的識(shí)別精度。
　　4、提出了QPSO算法識(shí)別已知激勵(lì)下結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的方法，使用該方法對(duì)六層框架和簡(jiǎn)支梁結(jié)構(gòu)進(jìn)