体育馆结构健康监测系统中传感器优化布置研究

摘要

大跨度空间结构的建造是一个国家建筑科技水平的重要衡量标准，它广泛应用在各种大型体育场馆、剧院、会议展览中心、机场候机楼等重要的标志性建筑。这类建筑的使用期较长，若在正常服役期间出现安全问题，会造成巨大的人民生命和财产损失，极端情况下引发灾难性的后果，因此急需采用有效的方法对大跨度空间结构进行健康监测，保证结构在施工及正常使用阶段的安全性能。重大工程结构的健康监测已经成为世界范围内的热点问题。依托西宁市海湖新区体育馆健康监测项目，基于一种智能优化算法—改进粒子群算法，根据结构特点，选用不同的适应度函数，分别对应变传感器及加速度传感器的位置进行优化，以期为大跨度空间结构健康监测系统的建立提供参考。
　　首先介绍了传感器优化布置准则和四种典型传感器优化布置方法，其中基于随机类算法的传感器优化布置方法具有群体搜索机制，搜索效率较高且稳定，在空间结构传感器布置问题的研究中得到较大的发展;接着通过算法对比，重点介绍了一种较为先进的随机类算法—改进粒子群算法，通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和聚集实现寻优;然后，基于能量的传感器布置理论准则，利用Matlab10.0编制了利用改进粒子群算法的传感器优化布置通用程序，介绍了程序的核心代码，该程序可以根据模态振型信息，确定出空间结构健康监测系统中应变传感器和加速度传感器的最优布置位置;最后，将程序应用于体育馆健康监测项目中，得出以下结论:
　　(1)基于改进粒子群算法的空间结构传感器优化布置方法，简单、易行、且稳定、收敛速度快，具有一定的可行性;(2)传感器的布置位置具有对称性，由于体育馆属于双层网壳结构，本身结构形式以及荷载布置等都具有对称性，因而所获得的传感器最优布置也具有一定的对称性，一定程度地验证了方法的合理性;(3)传感器的布置位置具有继承性，即考虑的振型阶数不变的情况下，数目较多的传感器布置位置包含较少的传感器布置位置，进一步验证了方法的正确性;(4)所获得的应变传感器及加速度传感器的最优布置位置基本反映了结构的静力和动力特征，验证了方法的有效性;(5)与传统粒子群算法相比，改进粒子群算法通过调整惯性权重、加速度常数等参数，提高寻优的搜索效率，具有更快的收敛速度，且性能稳定;(6)根据应变能大小确定对空间结构振动有较大贡献的模态，从而获得传感器优化布置问题中，参与计算的振型阶数，具有一定的合理性和可行性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 引言

1．2 空间网格结构健康监测的研究意义及现状

1．2．1 空间网格结构健康监测的研究意义

1．2．2 空间网格结构健康监测的研究现状

1．3 传感器优化布置问题的研究意义及现状

1．3．1 传感器优化布置问题的研究意义

1．3．2 传感器优化布置问题的研究现状

1．4 课题的提出

1．5 本文研究的主要内容

第2章 传感器优化布置方法

2．1 引言

2．2 传感器优化布置准则

2．2．1 基于识别误差最小准则

2．2．2 基于能量的准则

2．2．3 可控度／可观度准则

2．2．4 模型缩减准则

2．2．5 损伤可识别性准则

2．2．6 插值拟合准则

2．3 传感器优化布置方法

2．3．1 序列法

2．3．2 非线性优化规划方法

2．3．3 推断算法

2．3．4 随机类方法

2．4 本章小结

第3章 改进的粒子群优化算法简介

3．1 引言

3．2 粒子群算法现状及发展

3．3 粒子群算法基本原理及特点

3．4 粒子群算法的实现流程及参数设置

3．4．1 粒子群算法的实现流程

3．4．2 改进粒子群算法的参数设置

3．5 本章小结

第4章 改进粒子群算法在空间结构传感器优化布置中的应用

4．1 引言

4．2 传感器布置的基本问题

4．3 适应度的定义

4．4 基于改进的粒子群算法的传感器优化布置方法实现过程

4．4．1 算法在传感器优化布置中重要问题的考虑

4．4．2 改进粒子群算法实现过程

4．5 传感器优化布置流程

4．6 本章小结

第5章 西宁体育馆传感器优化布置的实现

5．1 引言

5．2 西宁体育馆健康监测系统中传感器优化布置研究

5．2．1 西宁体育馆工程概况

5．2．2 建立有限元模型

5．2．3 结构振型频率的计算

5．2．4 振型阶数的确定

5．2．5 体育馆结构健康监测系统中应变传感器的布置

5．2．6 体育馆结构健康监测系统中加速度传感器布置

5．3 两种算法适应度收敛速度分析

5．4 适应度收敛对比分析

5．5 结果分析

第6章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作

致谢