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智能结构的损伤诊断及传感器优化配置研究

损伤自诊断功能是智能结构应用的一个非常重要的方向,它是智能结构研究的核心内容之一,而结构损伤诊断方法和传感器的优化配置是关联结构损伤自诊断功能的两个重要问题,这两个问题的研究,对智能结构自诊断功能的研究及其应用具有重要的理论意义和实用价值。论文围绕国家自然科学基金项目(90205031)“具有自诊断功能的智能夹层的研究”而进行,主要从事智能结构损伤自诊断方法及其传感器优化配置方面的研究,旨在为具有自诊断功能的光纤智能夹层的设计与实现提供理论指导。论文主要研究工作如下:(1)论文在对传统的基于频率的结构损伤识别机理进行阐述的基础上,理论推导了基于频率的改进损伤指标(包括改进的损伤定位指标与改进的损伤程度识别指标),数值算例结果表明,改进的损伤指标比传统指标更适合用来作为结构的损伤敏感特征参数。(2)为消除损伤程度对应变模态差矢量的影响,论文对应变模态差矢量进行了标准化,建立了与损伤程度无关的标准化应变模态差指标,并给予了理论证明,  (本文共124页) 本文目录 | 阅读全文>>

东南大学
东南大学

压电智能结构损伤检测及其传感器优化配置的研究

实现损伤自检测功能是智能结构研究的主要内容之一,而损伤检测方法和传感器的优化配置是关联损伤自检测功能的两个重要问题,这两个问题的研究,对智能结构的应用具有重要的理论意义和实用价值。论文针对压电智能复合材料层板,以有限元数值仿真为主要手段,对低速冲击加载方式下各压电传感器瞬态响应信号的特征进行提取,继而进行压电智能结构损伤检测方法及其传感器优化配置方面的研究。论文采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回归原理,对压电智能复合材料层板冲击损伤位置检测进行了研究,并与改进的BP网络进行了对比。结果表明,LS-SVM有比BP网络更快的训练速度、更强的泛化能力,并且LS-SVM具有不敏感于网络输入矢量次序的变换,表现出较强的适应性,适宜在结构损伤检测传感器优化配置问题中建立损伤检测目标函数。论文提出了一种基于损伤检测的智能结构传感器优化配置的遗传神经网络方法。该方法采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)网络建立损伤检测目标函数,运用改进...  (本文共119页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国海洋大学
中国海洋大学

基于遗传算法的海洋平台传感器优化配置及损伤诊断研究

本文论述了结构损伤诊断中的传感器优化配置及诊断方法的研究进展;讨论了遗传算法的发展现状、基本思想和特点;重点研究了海洋平台的传感器优化配置和损伤诊断。从各阶模态向量的相关性和变形能出发,讨论了模态置信度和变形能两种传感器优化配置的准则;在原有基于QR分解的逐步累积法基础上,提出了修正的逐步累积法,直接将所有QR分解后的剩余自由度按照对目标函数贡献最大既累积的原则进行优化,得到了较好的优化效果;基于逐一削去能使目标函数减小最快的自由度的原则,提出了逐步削减法,并指出传感器优化配置必须结合经济和优化效果两方面考虑;将遗传算法应用于传感器优化配置,针对遗传操作中出现的约束条件的满足问题,提出二重结构编码遗传算法,并将局部优化方法(累积法、削减法)和全局优化方法(遗传算法)所得结果作了比较,证明了遗传算法的优越性;给出各种情况下海洋平台模态试验中的传感器配置方案。以实测的固有频率和振型为诊断依据,将损伤诊断问题归结为优化问题,采用遗传算...  (本文共88页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

大坝安全监测与损伤识别的新型计算智能方法

随着经济的高速发展,我国兴建了大批的重大土木工程项目,这些重大工程项目的使用期较长,影响力较大,一旦失事,会造成严重的生命财产损失。因此为了保障结构的安全性、完整性、适用性和耐久性,已经建成的许多重大工程结构和基础设施急需采用有效的手段检测和评定其安全状况、修复和控制损伤。许多新建的大型结构和基础设施,如大坝、桥梁、海洋平台等,增设了长期的安全/健康监测系统,以监测结构的服役安全状况,并为研究结构服役期间的损伤演化规律提供有效的、直接的方法。监测系统中数据采集与传感的一个基本假设是这些系统不是直接测量结构异常,而是测量系统在它的运作或环境载荷下的响应,或者是对嵌入传感系统中作动器输入的响应。传感器的读数或多或少的与结构异常的存在及其位置相关。数据处理程序对于结构健康监测系统来说是必须的,它们将传感器采集到的数据转化为结构状况的信息。计算智能是大坝等结构安全监测建立预报模型和进行反演分析的有力工具,已经取得了一些成果,但仍存在一些...  (本文共185页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京理工大学
南京理工大学

机载多传感器信息融合技术研究

本文针对当前工程中所面临的实际问题对机载多传感器信息融合技术进行了研究,研究工作集中于系统建模分析、资源分配、目标识别、状态估计四个方面,主要内容如下:一、基于模糊技术与Petri网的组合策略,建立了机载多传感器信息融合系统的模糊Petri网模型;由于CPN(着色Petri网)可以在不影响原始Petri网的情况下,把数据结构和层次分解很好地结合起来,为此建立了机载多传感器信息融合系统的CPN模型;针对机载多传感器信息融合系统的作战使用,建立了其决策组织的Petri网模型。二、系统建立了基于线性规划的多传感器资源分配算法模型,针对实际的机载火控系统的工程背景,提出将目标相对价值与传感器对目标的平均跟踪时间之比作为效能函数,也就是说,将单位时间内被传感器锁定的目标的总价值作为分配问题的目标函数,并且建立了求取目标优先级、平均锁定时间的计算模型,从而便于基于线性规划的分配算法的实现。三、系统地给出了应用证据组合公式对目标进行融合识别的...  (本文共115页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

机器人多感觉传感器系统与多信息融合技术

机器人的智能化包括两个相互关联的方面:机器人的感觉传感器和感觉信息的处理、理解,并在理解的基础上给出机器人的控制策略,其中前者通过与环境的交互得到有关环境的诸多方面的信息,后者则经过信息的融合处理给出对环境的具体描述,指导机器人的作业。智能化程度越高的机器人,要求获取的环境的信息量也越大,需要装备的各种感觉传感器也就越多,所以感觉传感器的小型化、多传感器的组合集成、传感器的感觉功能复合化是机器人感觉传感器的发展趋势;另一方面,由于感觉信息的多而杂,机器人多传感器系统的运行需要一个高效的多信息融合控制体系和各种相应的融合方法与之配套,以期实现机器人的作业控制与感觉系统的有机结合,所以机器人的多感觉传感器系统与多信息融合技术的研究正受到人们越来越大的关注。本文从机器人的各种感觉传感器出发,较系统地论述了各种感觉传感器和多感觉信息融合技术,并以多感觉智能机器人为试验载体对上述两部分内容展开了实验研究。文章总结了作者多年来研究工作的成果...  (本文共101页) 本文目录 | 阅读全文>>

西北工业大学
西北工业大学

基于粒子滤波的混合估计理论与应用

随着科学技术的发展,系统规模及复杂性在不断增加,对系统性能的要求在不断提高,同时信息获取的手段也在不断增多,因而面向复杂系统、复杂环境、网络化平台的估计问题成为现代估计理论的前沿领域。本文基于粒子滤波方法,对混合系统以及复杂环境下动态估计中的若干关键问题,从理论和算法上进行了深入研究,主要工作如下:1.在Bayes框架下,综述了基于序贯Monte Carlo仿真方法的粒子滤波原理、收敛性、研究进展及其应用,讨论了粒子方法的新发展、新动态。2.对多模型混合系统的状态估计问题,利用模型的结构特点,结合Rao-Blackwellisation技术和Kalman滤波技术,分别提出了迭代粒子滤波器和固定区间、固定延迟粒子平滑器。算例分析结果表明,本文所提出的滤波器和平滑器是可行的,估计性能有明显改善。3.混合估计理论上的Cramér-Rao下界(CRLB)需要穷举所有可能的模型序列,计算量随时间指数增加。本文通过使用有限个模型序列假设子集...  (本文共132页) 本文目录 | 阅读全文>>