結構損傷識別的小波-人工免疫算法及優(yōu)化研究.pdf

1、隨著土建行業(yè)日新月異的發(fā)展，結構損傷診斷引起了人們的高度重視。對結構進行損傷檢測和安全評估已成為研究的熱點問題。小波分析被譽為“數(shù)學顯微鏡”，它具有空間局部化的性質(zhì)，可以通過提取分析結構模態(tài)參量等信息，以信號圖像中小波奇異點的方式表現(xiàn)結構的損傷位置。而人工免疫算法結合了傳統(tǒng)人工智能算法和生物免疫系統(tǒng)的自適應能力兩方面的優(yōu)勢，具備很強的信息處理能力及魯棒性，運用其特性可以用于結構損傷程度的識別。為此，本文以結構損傷識別為研究內(nèi)容，取得了如

2、下主要成果：
　　1．將小波分析優(yōu)越的全局搜索能力與人工免疫算法強大的系統(tǒng)計算能力結合，提出了相應的損傷識別原理，建立了一種既能有效識別結構損傷位置，又能準確識別損傷程度的小波—人工免疫算法。
　　2．為了更好的識別結構的損傷程度，論文采用歐式距離和Baldwin效應對標準免疫算法進行優(yōu)化，改進了抗體種群多樣性，突出了算法的記憶功能，新加入的算子使優(yōu)化后的人工免疫算法收斂速度更快，計算效率更高，數(shù)值仿真計算驗證了優(yōu)化算法的有

3、效性。
　　3．論文通過有限元計算分析，并利用Matlab編制人工免疫算法程序，將小波分析和人工免疫算法相結合，小波系數(shù)圖中模極大值點即為結構的損傷位置，將損傷位置作為人工免疫算法程序的已知量，那么該程序的輸出參量即為結構的損傷程度。
　　4.論文研究了簡支梁分別含2處和3處裂縫，且裂縫深度不同的損傷識別問題。通過計算分析驗證了本文所建立方法的正確性。在此基礎上，進一步研究了連續(xù)梁分別含2處和3處裂縫，兩層一跨框架結構分別含