论文部分内容阅读
结构的局部损伤可能导致整体结构失稳、破坏乃至坍塌。对现有土木工程结构的损伤情况进行诊断、监测与评估，已成为一个重要的研究课题。动力学结构损伤诊断方法得到了发展，并成为结构损伤诊断的重要方法之一。
由于客观条件的限制，直接从结构的振动参数计算出结构物理参数未有完善的方法。根据优化设计原理，将结构损伤诊断的系统识别问题转化为对物理参数的优化设计问题，能较有效地实现结构的损伤诊断。遗传算法是一种智能方法，具有寻找全局最优解的能力，在优化设计问题上表现出很大优势。对于结构损伤诊断的优化问题，传统的优化方法往往难以得到理想效果，而遗传算法却表现出广阔的应用前景。
通过对遗传算子的设计，开发出能实现从模态参数到结构物理参数计算的遗传算法，以层刚度识别实例验证了算法的实用性，为结构损伤诊断的进一步研究提供了条件。由于单纯遗传算法在进行损伤诊断时的效率不高，一种改进的混合遗传算法——灵敏度遗传算法被开发出来。灵敏度遗传算法的特点主要是在遗传算法中加入了灵敏度修正算子，从而提高遗传算法的收敛速度和损伤识别的准确性。应用MATLAB编制出了灵敏度遗传算法进行杆系结构反演计算的程序，并利用程序进行了相关研究。
通过算例研究以及计算效果对比分析可得：①灵敏度算子对遗传算法起到了积极作用，灵敏度遗传算法比单纯遗传算法具有更高的计算效率和更强的寻优能力，在更少的计算时间内就可以得到更准确的结果。对于弹性模量损伤和节点固结系数损伤两种情况，灵敏度遗传算法都有很好的效果。②对于一些使用传统优化方法、基本遗传算法或灵敏度分析法未能得到满意结果的特例，灵敏度遗传算法也能得到理想的效果。③灵敏度遗传算法、单纯遗传算法的抗噪性比灵敏度分析法强，而灵敏度遗传算法和单纯遗传算法两者的抗噪性差别不大。④对于测试数据含有误差或测试数据相对不足的情况，灵敏度遗传算法进行损伤程度的识别具有更好的效果。
大型工程结构局部发生损伤的情况，分阶段法起到了重要作用。根据残余力向量法、灵敏度遗传算法和灵敏度分析法的特点，组合出了一种新的结构损伤诊断分阶段法：第一阶段，应用残余力向量指标进行损伤区域或可能损伤单元的确定；第二阶段，提出并应用根据多次灵敏度遗传算法计算结果综合评定无损单元的方法进一步确定可能损伤单元；第三阶段，对可能损伤单元采用灵敏度遗传算法和灵敏度分析法进行损伤程度的确定。应用姒MATLAB程序实现以上方法并通过算例验证，结果表明，对于发生局部损伤的结构，分阶段法能得到理想效果。