海洋工程结构的参数识别及损伤诊断研究

摘要

该文主要探讨了信息不完备情况下结构的参数识别及损伤诊断;论述了结构参数识别及损伤诊断的研究进展;讨论了遗传算法的发展现状、基本思想和特点;重点研究了海洋工程结构的参数识别和损伤诊断.将缩减变量的卡尔曼滤波算法与最小二乘法相结合,用于结构的物理参数识别.在测量信息不完备的情况下,首先采用一种基于最小二乘法的统计平均方法得到系统的输入信息,然后将反演得到的结果作为输入,运用缩减变量的卡尔曼滤波算法对剪切型结构的物理参数进行识别与损伤诊断.数值算例表明,该算法具有较强的鲁棒性,识别精度较高.针对遗传算法用于大型结构损伤诊断的弊端,该文将改进的遗传算法之一—CHC算法应用到损伤诊断领域,并在此基础上结合普通遗传算法的优点,提出了一种改进的CHC算法.以10单元固端梁和海洋平台为例,分别运用普通遗传算法和改进的CHC算法进行损伤诊断,对不同的损伤指标进行了详细的讨论;并针对不同准则下的传感器配置情况,对海洋平台的损伤诊断作了进一步探讨.数值算例表明,改进的CHC算法用于结构的损伤诊断能够减少计算时间,并具有收敛速度快,有一定的鲁棒性等特点.在损伤诊断的结构分析过程中引入了逐阶滤频法.根据诊断的要求,通过逐阶滤频得到需要的损伤指标,而对其他的频率及振型则不予考虑.这一方面的引入优化了结构分析程度,减少运算时间,提高算法的效率.通过与普通分析程度对照,该方法的使用约能缩短90﹪的计算时间,解决了遗传算法的实际应用问题.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1工程结构检测的目的和意义

1.2结构参数识别的研究进展

1.2.1结构物理参数识别方法

1.2.2结构模态参数识别方法

1.3结构损伤诊断研究进展

1.3.1结构损伤诊断研究发展现状

1.3.2损伤诊断方法概述

1.3.3结构损伤诊断的研究展望

1.4本文的主要研究内容及创新点

第二章结构物理参数识别

2.1系统输入反演

2.1.1最小二乘法基本原理

2.1.2系统输入反演

2.2结构物理参数识别的卡尔曼滤波算法

2.2.1结构动力系统状态方程

2.2.2卡尔曼滤波算法

2.2.3扩展卡尔曼滤波

2.2.4缩减变量的卡尔曼滤波

2.3数值算例分析

2.4小结

第三章遗传算法

3.1遗传算法的产生与发展

3.2遗传算法的基本思想

3.3遗传算法的特点

3.4遗传算法的基本特征和操作

3.5遗传算法的应用

3.6遗传算法的改进

3.7 CHC算法

3.7.1选择

3.7.2交叉

3.7.3变异

3.8小结

第四章基于改进的CHC算法的结构损伤诊断研究

4.1改进的CHC算法

4.1.1交叉

4.1.2 选择

4.1.3变异

4.1.4改进CHC算法流程图

4.2算法设计过程

4.2.1优化的数学模型

4.2.2适应度函数

4.2.3设计变量及编码方式

4.2.4交叉算子

4.3 10单元固端梁的损伤诊断研究

4.4海洋平台的损伤诊断

4.4.1平台简介

4.4.2有限元模型的主要参数

4.4.3海洋平台的损伤诊断研究

4.5小结

第五章逐阶滤频法在结构损伤诊断中的应用

5.1逐阶滤频法

5.1.1矩阵迭加法

5.1.2 Gram Schmidt方法

5.2逐阶滤频法的应用

5.3小结

第六章全文总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢