考虑双向地震动作用的非对称结构多维Pushover分析

目前的Pushover分析多集中于平面单向分析,考虑到非对称结构反应的多维性,在单向地震动作用振型Pushover分析研究基础上,提出了考虑双向地震动作用的结构多维Pushover分析程序。采用弹性振型分解的思路,将非线性结构反应近似为结构多振型弹塑性反应的叠加,进而将结构按振型等效为多个等效方程,将每一等效方程转化为以双向实际地震记录的组合为地震输入的等效单自由度体系。在此基础上给出了考虑双向地震作用的非对称结构多维Pushover分析程序,并阐述了该方法与传统Pushover分析方法的区别,最后通过算例将该方法结果与非线性时程分析结果进行比较,证明了该方法具有一定的准确性。     

土木工程结构健康监测系统的研究状况与进展

土木工程结构健康监测的研究是近年来国际学术研究的热点问题之一,涉及许多不同的研究领域,如数据采集系统、信号处理、结构分析等.阐述了实施土木工程结构健康监测的必要性和迫切性,介绍了结构健康监测系统的概念、组成及其应用,分析研究了结构健康监测系统的各个子系统的功能、特点和实现方法,重点讨论了实现各子系统的理论、方法和存在的若干力学问题,论述了结构健康监测在国内外土木工程领域的应用状况,最后对结构健康监测领域的几个重要问题做了展望.      

基于协同爬猴群算法的传感器优化布置方法研究

基于协同进化的思想,提出了一种用于传感器优化布置的协同爬猴群算法。采用双重编码的方式,克服了原猴群算法只能解决连续变量优化问题的缺陷。在爬过程中引入采用猴群的整体行为来影响猴子搜索方向的聚群行为,以及利用全局最优猴子的位置来影响猴子搜索方向的追尾行为,通过对两种行为进行合理选择,有效提高了爬过程的搜索效率与速度。最后以大连国贸大厦为例,进行了参数敏感性分析以及传感器优化布置方案的选择,结果表明协同爬猴群算法的搜索效率较原猴群算法有大幅提高,能较好地解决传感器优化布置问题。     

基于异步爬猴群算法的传感器优化布置方法研究

针对猴群算法中的重要步骤"爬过程"搜索盲目、效率较低的问题,提出了一种用于传感器优化布置的异步爬猴群算法。采用双重编码的方式,克服了原猴群算法只能解决连续变量优化问题的缺陷;利用猴群在搜索过程中的全局最优解和个体历史最优解的信息改进了爬过程的搜索模式,同时将异步变化学习因子引入到搜索模式中,通过调整猴子自身经验和社会群体经验在爬过程中所起的作用,来保持全局搜索和局部搜索的平衡,大幅提高了算法的搜索效率。文末以广州新电视塔为例,进行了参数敏感性分析以及传感器优化布置方案的选择。结果表明,异步爬猴群算法能较好的解决传感器优化布置问题,搜索效率较原猴群算法有了较大的提高。     

基于简化模型的超高层结构传感器优化布置

对于自由度较多的超高层结构,传感器优化布置时应考虑多阶模态振型.由于存在空间耦合振动,根据振型质量参与系数难以准确选择出结构弱轴方向的高阶振型.基于等效刚度参数识别法,本文提出了一种将有限元模型沿弱轴方向先简化为等效串联多自由度体系,然后根据简化结构的物理参数来计算弱轴方向振型矩阵的方法,有效地解决了这一问题.以某超高层结构为例,根据计算得到的系统振型矩阵,首先由其转置的列主元QR分解得到传感器的初始布置方案,然后以模态置信度(MAC)矩阵的最大非对角元为目标函数,采用逐步累积算法逐步增加可降低此初始布置MAC非对角元的结构自由度,并考虑经济性因素,最终确定出了传感器的布置方案.     

基于改进猴群算法的传感器优化布置方法研究

提出了一种基于新型智能算法一改进猴群算法的传感器优化布置方法.考虑传感器优化布置的特点,采用整数编码的方式给出了猴群的位置,克服了猴群算法只能解决连续性变量优化的问题;在初始化猴群位置时通过引入欧氏距离来增强猴群的多样性,以提高其全局搜索能力;并在爬过程中加入和声算法中的随机扰动机制,来提高其局部搜索能力;文末以大连世贸大厦为例,进行了参数敏感性分析以及传感器优化布置方案的选择.结果表明,改进的猴群算法能较好地解决传感器优化布置问题,较经典的序列法有其明显的优越性.     

基于病毒猴群算法的传感器优化布置方法研究

将病毒进化理论引入到猴群算法中,提出了一种用于传感器优化布置的病毒猴群算法。采用双重编码的方式,克服了原猴群算法只能解决连续变量优化问题的缺陷;在猴群中引入生物病毒机制对其进行感染,通过病毒和猴群的分工协作,来实现猴群个体之间纵向和横向的信息交流,以此维持个体的多样性,来大幅度增强算法的局部搜索能力;并将猴群不断的进行分类,采用大病毒和小病毒分别对其进行感染操作,加强算法的搜索精度。文末以大连国贸大厦为例,进行了参数敏感性分析以及传感器优化布置方案的选择,结果表明,病毒猴群算法的搜索效率较原猴群算法有了大幅提高,能较好地解决传感器优化布置问题。     

基于免疫猴群算法的传感器优化布置方法研究

将生物界中的免疫机制引入到猴群算法中,提出了一种用于传感器优化布置的免疫猴群算法。采用双重编码的方式,克服了原猴群算法只能解决连续变量优化问题的缺陷;采用混沌搜索的方式初始化猴群位置,以保证猴子能够均匀分布,提高了算法的全局搜索能力;通过在爬过程中引入深度爬的方式,增强了算法的局部搜索能力;在爬过程结束后加入基于浓度选择的机制对猴群进行初次选择,并对位置最优的猴子进行免疫克隆操作,以此保证猴群的多样性;在望过程结束后加入基于适应度的二次选择,并对位置较差的猴子进行免疫疫苗注射,以此提高算法的收敛能力。文末以大连世贸大厦为例,进行了参数敏感性分析以及传感器优化布置方案的选择,结果表明,免疫猴群算法的搜索效率较原猴群算法有了大幅提高,能较好地解决传感器优化布置问题。