EI与MAC混合算法在连续刚构桥传感器布置优化中的应用

"这篇论文是2011年10月发表在《重庆交通大学学报(自然科学版)》第30卷第5期的一篇自然科学论文，由何华、张力文、周建庭、杨建喜和周磊共同撰写。论文主要探讨了如何利用有效独立法（EI）和模态保证准则（MAC）算法来优化连续刚构桥的传感器布置，以提高监测效率和准确性。研究结果表明，基于EI和MAC的混合算法能提供与传统经验不同的测点位置，且经过MAC值验证，这种方法能实现传感器布置的良好优化。" 正文: 本文的研究聚焦于桥梁工程中的一个重要问题——传感器的优化配置。连续刚构桥作为现代桥梁结构的一种常见形式，其健康监测对于保障桥梁安全至关重要。传统的传感器布置往往依赖工程师的经验，通常会选择在根部、边跨及中跨的1/4倍数截面等位置设置。然而，这种经验性的布置方式可能无法全面、有效地捕捉到桥梁的实际动态响应。 论文首先介绍了两种关键的分析方法：有效独立法（EI）和模态保证准则（MAC）。EI法是一种用于识别结构系统中独立模态的统计方法，它能够帮助识别出那些对整体结构行为影响显著的模式。MAC法则是一种评价模态实验与理论计算之间吻合程度的指标，其值越接近1，表示实验模态与理论模态的匹配度越高，从而有助于评估传感器布置的有效性。 作者提出了一种新的混合算法，结合了EI法的模态识别能力和MAC法的验证功能。通过该混合算法，他们能够更精确地确定传感器的最佳布置位置，而这些位置可能不同于传统的经验选择。论文以龙河大桥为例，应用新算法进行传感器优化布置。结果显示，这种基于EI和MAC的混合策略确实可以提供非传统的测点位置，这些位置对于揭示桥梁的真实动态特性可能更为有利。 论文的实证分析进一步证明，采用这种优化布置的传感器网络，能够得到令人满意的监测结果，这表明了新算法的有效性和实用性。这一研究为桥梁工程提供了新的理论支持和技术工具，有助于提升连续刚构桥的健康监测水平，确保桥梁的安全运营。 关键词涉及的主要概念包括有效独立法、MAC法、连续刚构桥和传感器优化布置，这些都属于结构健康监测和桥梁工程领域的核心议题。文章的发表不仅丰富了相关领域的理论研究，也为实际工程中的传感器布置提供了新的思考方向。