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基于小波-人工免疫算法的悬索桥结构损伤识别

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摘要

第一章 绪论

1.1 选题背景及意义

1.2 结构损伤识别的发展及研究现状

1.2.1 结构损伤识别的发展概况

1.2.2 结构损伤识别的发展现状

1.3 小波分析在结构损伤识别中的应用

1.4 人工免疫算法在结构损伤识别中的应用

1.5 遗传算法在结构损伤识别中的运用

1.6 本文主要研究内容

第二章 小波分析与人工免疫算法基本理论

2.1 小波分析基本理论

2.1.1 小波函数

2.1.2 连续小波变换

2.1.3 多分辨分析

2.1.4 几种常用小波函数介绍

2.2 人工免疫算法基本理论

2.2.1 免疫学的基本理论

2.2.2 人工免疫系统

2.2.3 人工免疫算法

第三章 基于小波-人工免疫算法的结构损伤识别原理及优化方法

3.1 引言

3.2.1 小波信号奇异性的性质

3.2.2 小波基的选择

3.2.3 小波变换识别结构奇异点位置的方法

3.3 人工免疫算法识别结构损伤程度的基本原理

3.3.1 人工免疫算法目标函数的构造

3.3.2 人工免疫算法识别结构损伤程度的实现过程

3.4 人工免疫算法的优化方法

3.4.1 人工免疫算法的欧式距离优化方法

3.4.2 人工免疫算法的免疫遗传算法优化方法

第四章 单跨悬索桥结构的损伤识别

4.1 引言

4.2.1 单跨悬索桥有限元模型的建立

4.2.2 两处损伤的单跨悬索桥结构损伤识别

4.2.3 三处损伤的单跨悬索桥结构损伤识别

4.3 基于小波-人工免疫遗传算法的单跨悬索桥结构损伤识别

4.3.1 两处损伤的单跨悬索桥结构损伤识别

4.3.2 三处损伤的单跨悬索桥结构损伤识别

4.4 两种优化方法比较

5.1 引言

5.2.1 三跨悬索桥有限元模型的建立

5.2.2 两处损伤的三跨悬索桥结构损伤识别

5.2.3 三处损伤的三跨悬索桥结构损伤识别

5.3 基于小波-人工免疫遗传算法的三跨悬索桥结构损伤识别

5.3.1 两处损伤的三跨悬索桥结构损伤识别

5.3.2 三处损伤的三跨悬索桥结构损伤识别

5.4 优化算法的比较

结论与展望

结论

展望

参考文献

致谢

附录

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摘要

悬索桥结构由于质量轻强度高已越来越多的应用在大跨度的工程建设中。悬索桥结构由于在使用过程中会受到环境、荷载等因素的影响,导致其出现损伤,对悬索桥结构的安全构成威胁,严重时可能造成灾难性事故。因此,研究悬索桥结构的损伤识别具有重要理论意义和工程应用价值。
  小波分析是一种时频分析方法,具有多分辨分析功能,能够有效识别信号的奇异性,因而可以根据其特性来识别结构的损伤位置。人工免疫算法则结合了传统人工智能算法和生物免疫系统运行机理的优点,进而建立的一种具有优越的全局搜索能力的智能算法,具备很强的信息处理能力,可以运用于结构损伤程度的识别。本文以悬索桥结构的损伤识别问题为研究对象,将小波分析与人工免疫算法相结合,建立了一种基于小波-人工免疫算法的悬索桥结构损伤识别方法。
  本文通过小波分析识别结构的损伤位置,采用人工免疫算法构造目标函数,以结构损伤位置和损伤单元数为目标函数的输入参量,通过编制人工免疫算法程序识别结构的损伤程度,给出了小波-人工免疫算法识别结构损伤的原理。
  本文为了更好地识别悬索桥结构的损伤问题,分别运用欧氏距离和免疫遗传算法对传统的人工免疫算法进行优化,保证算法在求解搜索过程中不至于出现局部最优解,使得优化后的人工免疫算法计算收敛速度更快和效率更高。
  本文建立了悬索桥结构的有限元模型,计算分析得到应变模态,利用MATLAB编制人工免疫算法程序。小波系数图中的模极大值点为结构的损伤位置,以损伤位置和损伤单元数作为人工免疫算法程序的已知量,程序输出参量为结构的损伤程度,并对欧式距离优化方法和免疫遗传算法的计算效率进行了对比分析。
  本文分别研究了单跨和三跨悬索桥含有2处和3处损伤问题,建立结构有限元模型并进行数值模拟计算分析,应用小波分析方法识别悬索桥结构的损伤位置,在确定损伤位置和损伤单元个数的基础上应用优化后的人工免疫算法识别结构的损伤程度,数值模拟计算验证了方法的有效性。本文建立的小波-人工免疫遗传算法能够有效地识别悬索桥结构的损伤,具有一定的工程应用参考价值。

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