一种基于EI和逐步累积法的传感器优化布设方法技术

本发明专利技术公开了一种基于EI和逐步累积法的传感器优化布设方法，该方法提供的公式可以直接用于计算不同结构类型、不同计算跨径桥梁的传感器优化布设位置。适用于桥梁结构计算分析技术领域。利用本发明专利技术的方法，MAC最大非对角元仅为EI法的五十分之一，逐步累积法的十分之一，且运行时间相对较短。因此，本发明专利技术解决了现有优化算法的不足。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于桥梁结构计算分析
，涉及一种传感器优化布设方法，尤其是一种基于EI和逐步累积法的传感器优化布设方法。
技术介绍
随着桥梁结构的跨径和规模越来越大，对桥梁结构在运营状态下进行健康监测是一个值得研究的热点问题。在桥梁健康监测系统中，传感器是整个系统的“眼睛”。通过传感器系统，桥梁健康监测系统可以实时地对结构进行监测，并传回数据，为后续工作打下基础。传感器优化布设最为设计结构健康监测系统的关键问题之一，是实现桥梁健康监测系统的第一步，对数据采集有着至关重要的影响。而传感器系统本身是一个“矛盾体”。一方面，为了对结构的健康状况做出合理的、科学的评价，需要使用尽量多的传感器，监测尽量多的醒目。另一方面，为了保证监测系统本身的可靠性和经济性，要求使用的监测设备不能过多。在已实施的桥梁健康监测系统中，有些系统规模过于庞大，系统本身的可靠性都无法保证；而有些结构的监测系统则想反，规模过于精简，以至于无法对结构的健康状态做出科学的评估。因此在应用中需要找到合适的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于EI和逐步累积法的传感器优化布设方法，其特征在于，包括以下步骤：1）通过有限元计算，得到结构的模态向量矩阵，确定监测振型的数目，确定传感器的布置数目；2）利用EI法对模态向量矩阵进行优化，选取初始测点，形成初始模态向量阵；并得到剩余测点矩阵,形成候选添加测点集合；3）求解初始模态向量阵的置信度矩阵MAC，并求MAC矩阵的最大非对角元max；4）从步骤2）确定的候选添加测点集合中选择一个点添加到初始测点中，将第k个自由度添加到测量自由度中，求其模态向量阵的〖(MAC]tj)k矩阵，并计算其最大非对角元maxk；其中k为自然数；5）计算f（k）=maxk‑max的值；6）对所有候选测点重复...

【技术特征摘要】
1.一种基于EI和逐步累积法的传感器优化布设方法，其特征在于，
包括以下步骤：
1）通过有限元计算，得到结构的模态向量矩阵，确定监测振型的数
目，确定传感器的布置数目；
2）利用EI法对模态向量矩阵进行优化，选取初始测点，形成初始模
态向量阵；并得到剩余测点矩阵,形成候选添加测点集合；
3）求解初始模态向量阵的置信度矩阵MAC，并求MAC矩阵的最大
非对角元max；
4）从步骤2）确定的候选添加测点集合中选择一个点添加到初始测点
中，将第k个自由度添加到测量自由度中，求其模态向量阵的〖(MAC]tj)k矩
阵，并计算其最大非对角元maxk；其中k为自然数；
5）计算f（k）=maxk-max的值；
6）对所有候选测点重复步骤3）至步骤5），得到数组f（i），（i=1，…，<...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁鹏，王晓光，李斌，马旭明，吴向男，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61