大型桥梁结构动力检测测点优化的随机算法-土木工程、结构工程专业论文.docx

Classified Index: TU311.3 U.D.C.: 624 Dissertation for the Master Degree in Engineering RANDOM ALGORITHMS OF OPTIMAL SENSOR PLACEMENT FOR DYNAMIC TESTS OF LONG-SPAN BRIDGES Candidate： Xiaodan Sun Supervisor： Prof. Jinping Ou, Member of CAE Academic Degree Applied for： Master of Engineering Specialty： Structural Engineering Affiliation： School of Civil Engineering Date of Defence： October, 2005 Degree-Conferring-Institution： Harbin Institute of Technology 摘要 摘要 - - I - 摘要 本文主要研究大型桥梁结构动力检测的加速度传感器优化布置的随机算 法，包括方法研究、仿真分析和实际应用三个方面。本文的主要研究内容如 下： 在评述国内外结构模态试验的传感器优化布置准则及方法基础上,针对 目前应用的传感器测点优化的随机算法可靠性不高、计算效率低的现状，结 合大型结构传感器布置的特性，对传统遗传算法进行了改进研究。提出了对 传统遗传算法进行约束条件和计算流程改进的改进遗传算法；给出了用传统 遗传算法、改进遗传算法、模拟退火法及后两者的联合算法解决大型桥梁传 感器优化布置问题的全部计算过程；将传统的测点优化准则以适应度的形式 嵌入上述 随机 算法 中 ，得 到了 每种算法参数的确定方 法。 通过适 应度的 比 较，证明了随机算法的有哪些信誉好的足球投注网站能力；通过可靠性、有哪些信誉好的足球投注网站能力和计算效率等指标 的评定，证实了改进遗传算法是一种比较有效和实用的方法。 为了进一步研究测点优化随机算法的有效性，对山东滨州黄河斜拉桥动 力检测的传感器优化布置进行了仿真分析。以 ANSYS 为平台，在白噪声激 励下提取测点的输出响应，应用联合 NEXT（Natural Excitation Technique） 法和 ERA（Eigen-system Realization Algorithms）法对无噪声和加入 2%、 5%、10%、15%、20%水平噪声的响应数据进行结构模态参数辨识；通过识 别效果分析和比较，对 有效独立准则（EI），模态置信准则（MAC），振型 最大化准则和模态应变准则(MKE)进行了评价，得到了不同随机算法和测点 优化准则对模态参数辨识的效果以及对噪声水平的适应程度。 在哈 尔滨四 方台 大桥进 行了 动力检 测的传感 器优 化布置 的实际 应用， 对该桥动力检测的桥面 26 个无线加速度传感器进行了优化布置。用有效独 立原则和序列法结合，改进遗传算法与模态置信准则、模态应变能准则结合 形成三套传感器布置方案，用实际采样得到的响应数据应用联合 NEXT 法 和 ERA 法进行模态参数辨识，得出了结构的自振频率和振型，通过实际应 用证明了上述方法的可行性。 关键词 传感器 优化 布置 ；遗 传算法 ；模 拟退火 法； 斜拉 桥； 模态参数 辨 识； 哈尔 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 - - II - Abstract This thesis mainly focuses on random algorithms of optimal sensor placement for dynamic tests of long-span bridges, including research of algorithms, computer simulation and practical applications. The content of thesis consists of three parts as following: On the basis of the former research work on optimal sensor placement, a new method using Improved Genetic Algorithms serving for modal parametric identification is proposed for optimal sensor placement of long-span bridges. Then how to solve such a problem using traditional