优化应变传感器布置提高荷载模糊识别精度

"荷载模糊模式识别中的应变传感器优化布置 (2009年) - 武汉理工大学学报(交通运输科学与工程)" 本文主要探讨的是在荷载模糊模式识别中如何通过优化布置应变传感器来提高结构荷载大小和作用位置的识别精度。文章基于遗传算法的多目标优化方法，结合结构荷载模糊模式识别的理论，提出了一种新型的应变传感器测点优化策略。 首先，作者提到传统方法通常依赖于测量系统的频响函数和模态参数来识别动态荷载，但这种方法可能较为复杂且不适用于实时工程需求。因此，他们引入了模糊模式识别，该方法可以简化识别过程并提高实时性。文献中提到，通过神经网络和模糊模式识别技术，可以对结构瞬时应力场进行有效识别。 接下来，文章提出了一种新的传感器优化布置方法。该方法首先依据各测点应变的变异系数和线性相关性来确定候选测点集合。然后，利用混合遗传算法对这些候选测点进行进一步优化选择。混合遗传算法是一种结合不同搜索策略的优化算法，能够更有效地探索解决方案空间，找到全局最优解。 以钢牛腿结构为例，研究人员建立了一个有限元模型，并定义了优化目标函数。通过数值仿真分析，他们发现采用优化后的测点布局，钢牛腿结构的荷载识别精度显著提升，无论是荷载的大小还是作用位置的识别都得到了显著改善。 荷载模糊模式识别的原理是，结构在不同荷载状态下会产生相应的应力场。通过选取关键节点作为测点，根据这些节点在Z方向和Y方向的应力或应变数据，构建特征指标模式库和荷载模式库。在识别过程中，利用模糊逻辑的“择近原则”对特征指标进行归一化处理，从而实现对未知荷载状态的识别。 这篇论文提出了一种创新的应变传感器布置策略，通过遗传算法和模糊模式识别相结合，提高了荷载识别的效率和准确性，对于结构健康监测和工程实践具有重要的指导意义。这一方法不仅可以减少所需传感器的数量，还能有效提升荷载识别的精度，有助于实现更精确的结构性能评估和维护决策。