基于粒子群优化算法的结构动力模型修改

论文摘要

随着社会的进步和土木工程技术的发展，越来越多的桥梁应用于工程实际当中，如何对这些复杂结构的健康状况进行有效控制和预测具有十分重要的实际意义。应用结构动力模型修正的方法来对结构进行损伤识别，是桥梁健康监测的一种有效手段。本文首先介绍了结构模型修正的发展以及各种算法在结构模型修正当中的应用，分析了他们的优缺点，以及粒子群算法在结构模型修正中具有的优势。详细介绍了该算法的产生、发展及其在工程实际中的应用。本文主要工作在于将粒子群优化算法运用到了结构模型修正当中；对悬索桥虎门大桥的模型进行了结构模型修正，得出了不同工况下的修正结果，并进行了修正效果的比较；对结构模型在四维数和六维数下，运用粒子群优化算法进行结构模型修正；以及在六维数下运用改进粒子群优化算法进行结构模型修正。比较了修正前后和修正后与实测数据的误差，并对基于结构自振频率与振型吻合度(ER和MAC)方面的修正效果的比较，认为修正效果是满意的，因此认为，粒子群优化算法是可以应用于结构动力模型修正当中。同时通过比较，我们得出在六维数下运用粒子群优化算法进行结构模型修正要好于四维数下的修正效果；运用改进粒子群优化算法的修正精度和效率都要高于一般粒子群优化算法；并得到选择待修改参数进行修正的数量越多越精确。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 工程背景
• 1.2 本文的内容安排及解决的问题
• 2 结构模型修正的进展
• 2.1 引言
• 2.2 结构模型修正的各类方法
• 2.2.1 矩阵型模型修正方法
• 2.2.2 参数型模型修正方法
• 2.2.3 基于遗传算法的参数模型修正方法
• 2.2.4 基于神经网络的模型修正方法
• 2.2.5 基于敏感性分析的矩阵型模型修正方法
• 2.3 结构模型修正各方法总结
• 3 粒子群算法的发展与工程应用
• 3.1 引言
• 3.2 粒子群算法的产生
• 3.3 粒子群算法的优化和改进
• 3.3.1 收敛速度的改进算法
• 3.3.2 自适应的优化算法
• 3.3.3 全局方法的优化算法
• 3.3.4 其他的改进优化算法
• 3.4 粒子群算法的应用
• 4 基于粒子群优化算法对结构动力模型的修改
• 4.1 引言
• 4.2 工程模型的简化
• 4.3 有限元模型建模与计算
• 4.4 初始参数的确定
• 4.5 四维数下基于粒子群优化算法的模型修改
• 4.5.1 结构自振频率和振型优劣程度比较及分析
• 4.5.2 结构修正前后频率值和误差比较及分析
• 4.6 六维数下基于粒子群优化算法的模型修改
• 4.6.1 四维数与六维数下自振频率和振型优劣程度比较及分析
• 4.6.2 四维数与六维数下自振频率值比较及分析
• 4.7 基于改进粒子群优化算法的模型修改
• 4.7.1 改进前后结构自振频率和振型优劣程度比较及分析
• 4.7.2 改进前后结构自振频率值比较及分析
• 4.8 本章小结
• 总结
• 致谢
• 参考文献