采用Pareto人工鱼群算法的结构健康监测传感器位置多目标优化

摘要：

发展基于Pareto多目标人工鱼群算法(Multi?Objective Artificial Fish Swarm Algorithm,MO?AFSA),解决结构健康监测中传感器位置多目标优化的问题.构建与观测模态线性独立性、结构损伤灵敏度和损伤信息冗余性有关的传感器位置多目标优化目标函数;改进人工鱼群算法的追尾和觅食行为,并引入外部档案集以处理寻优过程中的互不支配解,结合Pareto概念选取与理想点欧式距离最近的Pareto解为最优解;以三层平面钢框架结构为数值算例,用基于Pareto人工鱼群算法求解传感器位置多目标优化方案,并进行结构损伤识别.研究结果表明:用所提方法得到的传感器测点在结构中均匀分布,获取的结构损伤信息更为全面,冗余性低,振型独立性好,能够较精确地识别损伤位置和损伤程度,并且抗噪性能好.

关键词：结构健康监测、传感器位置优化、人工鱼群算法、Pareto多目标优化

所属期刊栏目：35

分类号：TU311.3;TU392;O329(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金;福州大学科研启动项目

在线出版日期：2022-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：351-358