基于混沌遗传算法的布拉格光栅非均匀应变分布重构研究

论文摘要

光纤布拉格光栅传感技术在结构健康监测领域有着广阔的应用前景,而进化计算和机器学习是目前人工智能和模式识别领域的前沿科学,本文布拉格光栅非均匀应变分布重构的研究工作采用了混沌遗传算法和支持向量回归方法,具有重要的理论价值和工程实践意义。从耦合模理论的角度分析了光纤布拉格光栅应变传感原理,重点讨论了龙格库塔积分法和传输矩阵法的布拉格光栅反射光谱计算方法;在分析基本遗传算法优劣性能的基础上,提出了实数编码和适应度排序标定方案的改进遗传算法;为了加快遗传算法的收敛速度和避免陷入局部最优解,研究了混沌优化算法的原理和载波方式,并构建成混沌算子嵌入改进遗传算法中形成混沌遗传算法;定义了四种衡量非均匀应变分布重构精度的指标,针对非均匀应变分布形式分为线性、多项式、高次和不连续四种情况,从指标定量分析的角度研究了混沌遗传算法的优化性能,并和改进遗传算法比较,验证了混沌算子局部寻优的有效性;详细讨论了进化代数、反射光谱谱宽、采样间隔以及测量噪声对应变分布重构精度的影响,提出了ε-不敏感损失支持向量回归的反射光谱降噪方法,算例的仿真结果表明依据支持向量回归的反射光谱进行非均匀应变分布重构取得了令人满意的效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 光纤光栅结构健康监测研究现状
• 1.1.1 结构健康监测概述
• 1.1.2 光纤光栅传感技术在结构健康监测中的应用
• 1.2 进化计算及其在工程中的应用
• 1.2.1 遗传算法及其在结构健康监测中的应用
• 1.2.2 混沌算法及其在结构健康监测中的应用
• 1.2.3 机器学习及其在结构健康监测中的应用
• 1.3 本文主要工作
• 1.3.1 问题的提出
• 1.3.2 国内外研究现状
• 1.3.3 主要研究内容
• 第二章 光纤布拉格光栅应变传感原理分析
• 2.1 耦合模理论
• 2.2 光纤布拉格光栅应变传感原理
• 2.3 布拉格光栅反射光谱的数值解法
• 2.3.1 龙格库塔积分法
• 2.3.2 传输矩阵法
• 第三章 混沌遗传算法的构建
• 3.1 遗传算法及其改进
• 3.1.1 基本遗传算法
• 3.1.2 实数编码改进
• 3.1.3 遗传算子改进
• 3.1.4 适应度排序标定
• 3.2 混沌优化
• 3.2.1 基本思想
• 3.2.2 混沌优化实现
• 3.4 混沌遗传优化算法构建
• 3.4.1 混沌算子嵌入
• 3.4.2 混沌遗传算法实现
• 第四章 光纤布拉格光栅非均匀应变分布重构研究
• 4.1 非均匀应变分布重构问题描述
• 4.2 基于混沌遗传算法的非均匀应变分布重构研究
• 4.2.1 反射光谱采样
• 4.2.2 混沌比例选择
• 4.2.3 遗传算法参数设定
• 4.2.4 重构精度指标定义
• 4.2.5 应变分布重构算例与比较
• 4.3 重构精度的影响因素分析
• 4.3.1 遗传代数对应变重构精度的影响
• 4.3.2 谱宽对应变重构精度的影响
• 4.3.3 谱采样间隔对应变重构精度的影响
• 第五章 基于支持向量回归的应变分布重构精度研究
• 5.1 反射光谱测量噪声对重构精度的影响
• 5.2 支持向量回归
• 5.2.1 支持向量机原理
• 5.2.2 核函数
• 5.2.3 反射光谱非线性支持向量回归
• 5.3 基于支持向量回归方法的应变分布重构
• 5.3.1 反射光谱降噪回归
• 5.3.2 基于支持向量回归反射光谱的应变分布重构算例分析
• 第六章 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的文章