结构健康监测中的传感器优化配置研究.pdf

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摘要结构健康监测系统现已广泛地应用于航空航天、土木工程、海洋平台等大型复杂结构中。基于振动的试验模态分析法在结构健康监测领域具有广阔的应用前景,而传感器布设的位置与数量则对试验结果起着至关重要的影响,它是提取有效损伤信息的重要保障。如要研究内容。本文对遗传算法和模拟退火算法进行改进,构造了自适应模拟退火遗传算法。以应变模态准则为优化原则,以某型战斗机的复合材料机翼盒段模型为研究对象,开展了传感器优化配置的研究工作。首先,阐述了基于振动的模态分析基本理论,分析了位移模态和应变模态,得出应变模态比位移模态更能反映结构的微小变化信息的结论,因此构造了应变模态保证准则;其次,介绍了遗传算法和模拟退火算法,针对两种算法的优缺点,对标准遗传算法和模拟退火算法进行改进,提出了自适应模拟退火遗传算法。文中详细介绍了算法实现的原理和步骤,并算例验证了该算法的有效性;再次,用有限元软件菇四芄怀浞痔逑只砗卸谓峁辜负喂剐蔚挠邢拊D型,对模型进行模态分析,获得了结构的应变模态矩阵和位移模态矩阵;最后,在环境下,分别基于应变模态准则和位移模态准则,应用本文所提出的自适应模拟退火遗传算法进行机翼盒段的传感器优化配置,得到了满足设计要求的优化结果。此外,利用际蹩7⒘擞糜诖笾行徒峁菇】导嗖饧际踔械拇ǜ衅魇坑胛恢的优化软件,该软件大大增强了程序的可视化与易用性,扩展了算法的应用范围。结果表明:基于应变模态的优化结果比基于位移模态的优化结果精度更高。基于应变模态的自适应模拟退火遗传算法,应用于复合材料结构模型损伤诊断的传感器优化配置是关键词:结构健康监测;传感器优化配置;应变模态保证准则;二重结构编码;自适何将有限的传感器布设在结构的合理位置以更好地获取结构的动力响应信息是本文的主所做的工作如下:可行的。应模拟退火遗传算法一‘。’。
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目录录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯传感器优化配置的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⒄ê头⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章传感器优化配置的基本理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.传感器优化配置的数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.模拟退火算法简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.构造自适应模拟退火遗传算法的出发点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.优化准则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..Ρ淠LVぷ荚颉自适应模拟退火遗传算法的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..嗦胨阕印摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文课题来源与主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.翁饬⑾钜谰荨模态分析的基本理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.遗传算法简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯....≡袼阕印⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.
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