【技术实现步骤摘要】
基于结构组元重要性指标的概率传感器测点优化方法
本专利技术涉及传感器测点优化
，具体涉及一种基于结构组元重要性指标的概率传感器测点优化方法。
技术介绍
在实际工程中，在进行结构损伤测量时，通常是在结构上布置各类传感器进行测量。但是，由于实际测量的结构大多较为复杂，加之测量条件的限制，大多只能在有限的自由度上布置传感器，这样就会造成测量数据的不完备，因此研究人员研究出了在有限自由度下的传感器布置优化的方法。然而，目前的传感器布置优化方法并非直接面向结构参数辨识误差，而且未考虑各结构组元的损伤参数对结构系统服役性能影响的重要性，导致结构参数辨识的精度不高。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的目的在于提出一种基于结构组元重要性指标的概率传感器测点优化方法，能够充分考虑到结构各个组元对结构服役性能影响的重要性，从而提高对关键结构组元的辨识精度，以实现概率传感器测点的最优布局。为达到上述目的，本专利技术实施例提出了一种基于结构组元重要性...
【技术保护点】
1.一种基于结构组元重要性指标的概率传感器测点优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n确定结构损伤识别所需的结构特征参数和结构损伤识别反演矩阵；/n利用定量化方法得到所述结构特征参数的不确定性分布；/n根据所述结构损伤识别反演矩阵构建结构损伤参数与所述结构特征参数之间的函数关系；/n根据所述结构特征参数的不确定性分布和所述函数关系得到所述结构损伤参数的不确定性分布；/n确定结构各个组元损伤参数变化过程中服役性能参数的变化曲线；/n根据所述变化曲线得到所述结构各个组元的重要性指标；/n根据所述结构损伤参数的不确定性分布和所述重要性指标构建加权标准偏差范数；/n根据所述加权标准...
【技术特征摘要】
1.一种基于结构组元重要性指标的概率传感器测点优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
确定结构损伤识别所需的结构特征参数和结构损伤识别反演矩阵；
利用定量化方法得到所述结构特征参数的不确定性分布；
根据所述结构损伤识别反演矩阵构建结构损伤参数与所述结构特征参数之间的函数关系；
根据所述结构特征参数的不确定性分布和所述函数关系得到所述结构损伤参数的不确定性分布；
确定结构各个组元损伤参数变化过程中服役性能参数的变化曲线；
根据所述变化曲线得到所述结构各个组元的重要性指标；
根据所述结构损伤参数的不确定性分布和所述重要性指标构建加权标准偏差范数；
根据所述加权标准差范数构建概率传感器布局的优化模型；
根据所述优化模型对所述概率传感器测点进行优化。
2.根据权利要求1所述的基于结构组元重要性指标的概率传感器测点优化方法，其特征在于，所述结构损伤识别反演矩阵为：
其中，为偏微分符号，α＝[α1,α2，…,αm]T为待辨识损伤参数向量，m为损伤参数的个数，x＝[x1,x2，…,xn]T为结构响应向量，n为响应个数。
3.根据权利要求2所述的基于结构组元重要性指标的概率传感器测点优化方法，其特征在于，所述结构特征参数的不确定性分布为：
x＝xc*(1+Xx)
其中，上标“c”代表对应的真实值，1＝[1,1,...,1]T，Xx＝{Xxi}i＝1,2,…,n代表测量的响应值的相对误差，x代表带有误差的结构特征参数向量。
4.根据权利要求3所述的基于结构组元重要性指标的概率传感器测点优化方法，其特征在于，所述结构损伤参数和所述结构特征参数之间的函数关系为：
α＝Sx
其中，S为损伤识别反演矩阵，α为结构损伤参数向量。
5.根据权利要求4所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：石庆贺，胡可军，朱福先，薛荣洁，
申请(专利权)人：江苏理工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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