壓電智能結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)及其傳感器優(yōu)化配置的研究.pdf

1、實(shí)現(xiàn)損傷自檢測(cè)功能是智能結(jié)構(gòu)研究的主要內(nèi)容之一，而損傷檢測(cè)方法和傳感器的優(yōu)化配置是關(guān)聯(lián)損傷自檢測(cè)功能的兩個(gè)重要問(wèn)題，這兩個(gè)問(wèn)題的研究，對(duì)智能結(jié)構(gòu)的應(yīng)用具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。論文針對(duì)壓電智能復(fù)合材料層板，以有限元數(shù)值仿真為主要手段，對(duì)低速?zèng)_擊加載方式下各壓電傳感器瞬態(tài)響應(yīng)信號(hào)的特征進(jìn)行提取，繼而進(jìn)行壓電智能結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)方法及其傳感器優(yōu)化配置方面的研究。 論文采用最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)的回歸原理，對(duì)壓電智能復(fù)合材

2、料層板沖擊損傷位置檢測(cè)進(jìn)行了研究，并與改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明，LS-SVM有比BP網(wǎng)絡(luò)更快的訓(xùn)練速度、更強(qiáng)的泛化能力，并且LS-SVM具有不敏感于網(wǎng)絡(luò)輸入矢量次序的變換，表現(xiàn)出較強(qiáng)的適應(yīng)性，適宜在結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)傳感器優(yōu)化配置問(wèn)題中建立損傷檢測(cè)目標(biāo)函數(shù)。 論文提出了一種基于損傷檢測(cè)的智能結(jié)構(gòu)傳感器優(yōu)化配置的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。該方法采用最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)網(wǎng)絡(luò)建立損傷檢測(cè)目標(biāo)函數(shù)，運(yùn)用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)

3、進(jìn)行優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)不同數(shù)目傳感器的優(yōu)化布置，并綜合考慮成本與效益的因素，確定傳感器的最優(yōu)配置數(shù)目。論文對(duì)該遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程及其可行性進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，該方法是可行的，可用于實(shí)現(xiàn)傳感器對(duì)應(yīng)于其初始布置模式下的最優(yōu)配置。對(duì)于更多傳感器的初始布置模式，采用該方法可有效減少更多傳感器的數(shù)量，從而降低成本。論文從試驗(yàn)角度，采用主動(dòng)監(jiān)測(cè)方案，對(duì)該遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行了一定的分析，對(duì)試驗(yàn)中采集的傳感器響應(yīng)信號(hào)采用功率譜密度最大值進(jìn)行