基于损伤可识别性的静力传感器的优化布设方法技术

本发明专利技术公开了一种基于损伤可识别性的静力传感器的优化布设方法，以最少的不可识别模型的个数Ymin作为目标函数，Ymin所对应的传感器的布设位置即为最优的传感器布设。本发明专利技术在静力测试下，可以实现利用最少的传感器且能最大程度的区分结构的各种可能的损伤情况。本发明专利技术的传感器优化布设方法原理明确，操作简单，在桥梁工程上具有很强的实用性。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，以最少的不可识别模型的个数Ymin作为目标函数，Ymin所对应的传感器的布设位置即为最优的传感器布设。本专利技术在静力测试下，可以实现利用最少的传感器且能最大程度的区分结构的各种可能的损伤情况。本专利技术的传感器优化布设方法原理明确，操作简单，在桥梁工程上具有很强的实用性。【专利说明】
本专利技术涉及一种，属于桥梁领域。
技术介绍
桥梁工程中可采用的静力传感器种类主要有测试挠度的位移计及测试应变、应力的应变计等。由于经济和结构运行状态等方面的原因，在结构上安置过多的传感器是不可能的，因此需要对传感器的位置进行优化布设，使其能够应用最少的传感器最大程度的区分结构的各种可能的损伤情况。 传感器的优化布设是桥梁结构健康监测过程中的一个重要问题，以往的监测中，为了尽可能多的获取桥梁不同位置的信息采取的方法一般是在桥梁内部埋入较多的传感器，然而这种做法会带来以下不良后果:一、增加了监测系统的成本；二、过多的传感器本身也会对桥梁的结构造成不利的影响。因此应尽量做到使用较少的传感器获得尽可能多的结构健康信息。 《华北电力大学(河北)》2008公开了一种基于多源信息融合的传感器故障诊断方法，其采用传感器对故障进行诊断，但是该方法并非是针对桥梁的故障诊断，且其也并未涉及传感器的优化布设算法；Park, jae-Hyung, Ho, Duc-Duy, Ryu, Yeon-Sun, et al.Damagedetect1n algorithm-embedded smart sensor node system for bridge structuralhealth monitoring//Proceedings of SPIE-The Internat1nal Society for OpticalEngineering, 2009 (7292),该文采用自主智能传感器节点对预应力混凝土桥梁健康监测(SHM)进行了分析，设计了基于加速和阻抗的智能传感器节点，建立了专门的操作系统，使用智能传感器节点使用全局和局部混合的方法对其进行了监控监测，但是该文也并未涉及传感器的优化布设；Lee, Soon Gie, Yun GunJin Real-time health monitoring of bridgestructures using a reference-free damage detect1n algorithm//Proceedingsof SPIE-The Internat1nal Society for Optical Engineering, 2011 (7981),该文提出了一个连续的实时结构监控监测(SHM)和损伤监测系统，采用小波包分解(WPD)对所造成的桥梁损伤建立了敏感指标(DSI)，采用基准模型修正结构仪表和加速度传感器用于监测系统的试验，该文采用了修正结构仪表和加速度传感器，用于损伤检测系统，并建立了敏感指标，但是其也并不涉及静力传感器的优化布设。因此还需要对用于桥梁健康监测的静力传感器的优化布设进行进一步研究。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种，它可以有效解决现有技术中存在的问题，尤其是没有一种现成的桥梁静力传感器传感器的优化布设方法，实现应用最少的静力传感器最大程度的区分桥梁结构的各种可能的损伤情况的问题。 为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案:一种，以最少的不可识别模型的个数Ymin作为目标函数，Yfflin所对应的传感器的布设位置即为最优的传感器布设。 具体的，本专利技术所述的优化布设方法包括以下步骤: SI，建立η种损伤情况下的有限元损伤模型，并提取各种损伤情况下各传感器潜在位置i处的应变预测值Pij,其中，i为传感器的潜在位置，j为损伤情况，I ^ j ^ η ； S2，根据传感器的测量精度，将传感器潜在位置i处的应力预测值Pi根据值的大小划分为若干区间，相应的应力预测值处于同一区间的损伤模型即为不可识别损伤模型；将包含两个或两个以上的模型的区间设为集合bik，其中，O < k < j ;集合bik中的元素为各种不可识别的损伤状态且多个bik组成集合Bi, Bi = Ibil U bi2...U bik}； S3，若各传感器的潜在位置个数为m，传感器的个数为S，计算Y =IB1 n B2...n BJ ;子集中元素数量最少的数目即为最少的不可识别模型的个数Ymin，Ymin所对应的传感器的布设位置即为最优的传感器布设。 本专利技术编程求解Ymin的实现: 由于在求解Ymin的过程中，当i = S时需计算集合Y的次数为C(m，s)，计算量巨大，因而求解Ymin，需编制相应的优化算法。因为求交集具有结合律，即(A η B) n C = An (B n c)，所以每次计算s = i+l的Y时，可以利用s = i的Y,用s = i的Y中的每个元素,与s = I的Y相交，通过枚举，可以不重复算出Y中每个元素，从而节约大量计算时间。 依据此原理，可采用如下的方法来实现Ymin的计算: 首先计算S = I时的Y，假设有m行，Y中元素表示为(Y1, Y2，...Yj ;计算每个集合Yi中的最大子集元素的个数(表示为Υ?，_)及所有中的最小值(表示为Ys = I^niin),其中，S为传感器的个数，Y为不可识别模型的个数，m为各传感器的潜在位置个数； 其次，根据s = i时的Y与s = I时的Y相交来计算s = i+l时的Y,依次类推迭代。 例如Y1 = B1 n B2 = {(5,6) ;(9，0)}，其不可识别模型最多为2个；而 Y2=B3 nB5 =0,?=? η爲=0则为空集，不可识别模型为零，此时的Y即为所求。 根据以上算法思想，编制的程序流程图如图3所示。 采用matlab语言编制相关程序进行计算，将模拟得到的各损伤状态下的应变值作为输入，得到相应输出。 为了验证本专利技术的优化布设方法的有效性及优越性，专利技术人进行了以下数值算例试验: 基于损伤可识别性的传感器的优化布置主要分为两大步骤:损伤模型的建立和传感器布设的评价。 1.损伤模型的建立 将结构中可以布设传感器的位置称为传感器的潜在位置。假设结构在某位置出现了损伤，在损伤情况下建立其有限元模型，继而获得结构在传感器潜在位置处的效应值。这些效应值可以由该处的传感器测量得到。本专利技术传感器优化布设的目的就是利用这些效应值，使用最少的传感器，最大程度的区分各损伤情况。可以模拟损伤的基本形式一般有截面面积减少，单元弹性模量损失，支座破坏沉降等。 由于结构的实际损伤形式往往是几种损伤的组合，要模拟所有损伤情况是不现实也是不可能的。因此，在实际应用中，可以根据工程师的经验对若干可能的损伤情况进行有限元模拟。 在静力传感器的优化布置中，传感器必须能够对不同的损伤情况做出灵敏的反应，即在布置传感器时，不同模拟损伤情况下的传感器测定的数值应有所不同。假定在某种损伤情况下，建立结构的损伤有限元模型，可以得到任意传感器潜在位置i处的预测效应值为Pi,假定所有潜在的传感器位置为m个，所有的损伤状况为η个。 2.传感器布设的评价 本专利技术传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于损伤可识别性的静力传感器的优化布设方法，其特征在于：以最少的不可识别模型的个数Ymin作为目标函数，Ymin所对应的传感器的布设位置即为最优的传感器布设。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：吴朝霞，赵玉倩，樊红，胡立鹏，黄艳南，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21