【摘要】： 传感器的优化配置是桥梁结构健康监测系统中重要的问题,应该做到使用尽量少的传感器获取尽可能多的结构信息。目前国内对于桥梁监测系统的研究多是针对大跨径、形式复杂的桥梁结构,并且主要是研究动力情况下的传感器优化配置,根据静力作用下的结构信息进行优化配置的方法很少。另一方面,这些研究多是在确定了传感器数目的情况下优化位置,而对于传感器数目如何确定的问题讨论不多。 本文首先选择用遗传算法作为优化配置的工具,在此基础上提出单亲遗传算法及改进后的单亲遗传算法以更好地适应传感器优化配置问题的特点。然后尝试借鉴无线传感网络中监测半径及覆盖概率的概念,将其和结构在静力作用下的反应信息相结合,提出一种目标函数来作为优化的依据。该目标函数包括了传感器和结构两方面信息。 优化方法的目标函数确定后,提出了在静力情况下先优化传感器数目后优化传感器位置的方法,步骤如下:首先得到各节点处的结构信息和检测概率,然后通过计算确定监测半径,之后应用单亲遗传算法在代数较少的情况下观察适应度值随传感器数目变化的趋势,由此确定传感器的数目。当传感器数目确定后,用改进的单亲遗传算法结合前面提出的目标函数配置传感器的位置。最后对洛旺河大桥工程采用本文提出的传感器优化配置方法进行了传感器优化配置。 【关键词】：桥梁 传感器 优化配置 遗传算法
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：U446.2
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2008.069730
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 桥梁健康监测概述8-10
• 1.1.1 桥梁健康监测发展简介8
• 1.1.2 桥梁健康监测的意义8-9
• 1.1.3 桥梁健康监测系统9-10
• 1.2 传感器优化概述10-12
• 1.2.1 优化准则及方法10-11
• 1.2.2 传感器优化配置计算方法11-12
• 1.3 本论文主要研究内容12-14
• 2 遗传算法14-28
• 2.1 遗传算法简介14-18
• 2.1.1 遗传算法和传统优化方法比较14-15
• 2.1.2 遗传算法设计及基本流程15-17
• 2.1.3 遗传算法的应用及存在问题17-18
• 2.2 单亲遗传算法的描述18-23
• 2.2.1 单亲遗传算法的编码、运行过程18
• 2.2.2 单亲遗传算法的适应度及算子18-21
• 2.2.3 单亲遗传算法在传感器优化上的应用21-23
• 2.3 病毒进化单亲遗传算法23-28
• 2.3.1 生物病毒机制简介及抽象模型23-24
• 2.3.2 病毒个体染色体编码方案、初始群体确定及自身测度24-25
• 2.3.3 病毒个体的感染操作及算法框架25-28
• 3 传感器优化函数28-43
• 3.1 传感器配置优化函数28-31
• 3.1.1 无线传感器网络介绍28
• 3.1.2 数学模型28-30
• 3.1.3 监测半径的确定30-31
• 3.1.4 传感器优化配置的步骤31
• 3.2 两个算例31-42
• 3.2.1 简支梁算例31-36
• 3.2.2 连续刚构桥算例36-42
• 3.3 本章小结42-43
• 4 工程实例43-57
• 4.1 桥梁概况43-44
• 4.2 应力监测44-50
• 4.3 温度观测50-56
• 4.4 本章小结56-57
• 结论57-58
• 参考文献58-60
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况60-61
• 致谢61-62