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編輯推薦: |
有关结构安全的研究近年来越来越受到重视,工程结构安全保障不仅在于前期设计、中期建设、后期维护,建成后的质量监测同样重要。本书研究针对损伤识别,采用优化方法等展开验证,内容全面。
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內容簡介: |
本书立足于结构动力分析基本理论,以智能优化算法及优化理论为工具,以有限元数值算例与工程实例为背景,详细论述了结构动力学基本理论及其在损伤识别中的应用。
本书讲述了结构动力学的单自由度及多自由度体系基本原理,并介绍结构动力响应的求解方法,引出常用于结构损伤识别的动力参数,并结合智能算法及优化理论,阐述了基于结构动力学与优化方法的损伤识别原理。全书着重介绍了基本智能优化算法优化性能方面的改进,并结合相关数值算例及工程实例,验证了其改进的有效性与损伤识别效果。
本书可供高等院校土木工程专业高年级本科生或研究生学习参考,也可为从事结构健康监测的相关研究人员提供参考。
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關於作者: |
黄民水,2000年清华大学本科毕业,2003年至2008年在华中科技大学攻读博士学位,2008年7月来武汉工程大学工作,2009年至2011年在华中科技大学做博士后,2012年至2014年在教育厅资助下前往美国加州大学伯克利分校交流访问,2015年至2016年在国家留学基金委资助下前往加拿大阿尔伯塔大学交流访问。先后主持和参与20多个科研项目的研究工作。在武汉工程大学土木工程与建筑学院先后主持了湖北省自然科学基金(2009CDB080;2014CFB773)等项目的研究,作为主要参与人参加了国家自然科学基金项目51378404,目前已公开发表学术刊论文60余篇,其中SCI收录 3 篇,EIISTP 收录23 篇。获得发明专利1项。
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目錄:
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第1章绪论(1)
1.1结构动力学概述(1)
1.2基于动力学的结构损伤识别(3)
1.3优化方法(14)
1.4优化方法与损伤识别(16)
第2章结构动力学基本理论(21)
2.1概述(21)
2.2单自由度体系振动(22)
2.3多自由度体系振动(26)
2.4结构动力响应的求解方法(30)
2.5结构动力参数(33)
2.6基于结构动力学的损伤识别(42)
第3章基于优化理论的结构损伤识别(49)
3.1基本原理(50)
3.2优化设计流程(51)
3.3基于ANSYS平台的优化算法(52)
3.4结构优化实例(56)
第4章基于遗传算法的结构损伤识别(65)
4.1基本原理(66)
4.2数学模型(66)
4.3算法主要参数(67)
4.4算法流程(70)
4.5算法性能评价(72)
4.6算法的改进(79)
4.7损伤识别算例(82)
第5章基于粒子群算法的结构损伤识别(91)
5.1基本原理(92)
5.2数学模型(92)
5.3算法主要参数(93)
5.4算法流程(95)
5.5算法性能评价(96)
5.6算法的改进(105)
5.7损伤识别算例(107)
第6章基于蚁群优化算法的结构损伤识别(119)
6.1基本原理(120)
6.2数学模型(120)
6.3算法主要参数(122)
6.4算法流程(124)
6.5算法的改进(125)
6.6损伤识别算例(127)
第7章基于人工鱼群算法的结构损伤识别(136)
7.1基本原理(137)
7.2数学模型(138)
7.3算法主要参数(139)
7.4算法流程(141)
7.5算法性能评价(142)
7.6算法的改进(150)
7.7损伤识别算例(152)
第8章基于布谷鸟搜索算法的结构损伤识别(160)
8.1基本原理(161)
8.2数学模型(163)
8.3算法主要参数(164)
8.4算法流程(165)
8.5算法性能评价(167)
8.6算法的改进(173)
8.7损伤识别算例(176)
第9章基于蝙蝠算法的结构损伤识别(190)
9.1基本原理(190)
9.2数学模型(191)
9.3算法主要参数(192)
9.4算法流程(193)
9.5算法性能评价(195)
9.6算法的改进(200)
9.7损伤识别算例(201)
第10章基于混合算法的结构损伤识别(213)
10.1基本原理(213)
10.2数学模型(214)
10.3算法流程(215)
10.4算法性能评价(217)
10.5损伤识别算例(219)
参考文献(231)
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內容試閱:
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前言
随着人类社会的不断进步和发展,高层建筑与大跨度桥梁纷纷涌现,土木工程结构在实际运营中长期受到外界因素的影响,其内部易出现损伤,严重时会影响结构的安全性能与寿命周期,结构的后期养护与维修工作成为工程人员及相关学者研究与探讨的热点与难点。近三十年来,结构健康监测与损伤识别方面的研究与应用得到了长足的发展,其中基于结构动力分析的损伤识别方法成为广大科研人员的研究热点之一。大量的科研实践证明,基于结构动力参数的变化可对结构健康状况进行评估与判定,并能够在一定程度上实现损伤的精准定位与量化分析,极具发展潜力。
优化方法是解决实际工程问题的有效工具,给定一个约束条件,在满足该约束条件的情况下对某些变量进行取值,使得与这些变量相关的目标函数实现优解。早期的优化方法有梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法、线性搜索与置信域方法等,这些方法具有较强的理论背景支撑,也解决过大量的实际工程问题,但是提出年代较早,应用过程中存在一定的局限性,比如收敛速度慢、易陷入局部优等。随着科学的发展和进步,部分学者通过研究自然界内动物的相关行为,并结合数学语言,开发出模拟生物自然过程的算法。由于其不同于传统数学上的优化算法,故统称为智能算法。目前智能算法主要分为两大类别:一类是基于进化生物学中相关现象的算法,称为进化算法,如遗传算法;一类是基于生物群体社会性行为的群智能算法,如粒子群算法、蚁群优化算法、人工鱼群算法、布谷鸟搜索算法及蝙蝠算法等。
本书是笔者十多年来,在结构损伤识别领域进行理论研究与工程实践的成果总结,全书较为系统地阐述了结构动力学理论与优化方法结合的结构损伤识别方法。全部内容共分为10章:第1章对结构动力学与损伤识别的基本概念及优化方法工具进行了综述;第2章立足于结构动力学基本理论,介绍了基于模态参数的损伤识别方法的基本原理和一般流程;第3章介绍了基于ANSYS的优化理论,在对一公跨铁立交桥实例进行振动测试和模型修正的基础上,构建了损伤识别基准模型;第4章介绍了遗传算法基本理论并对其进行改进,采用一个两跨连续梁数值算例与实验室单层两跨钢框架验证了损伤识别效果,并对该方法在温度影响下的鲁棒性进行了评估;第5章研究了粒子群算法的基本理论及改进策略,进行了温度影响下的简支梁数值算例与噪声作用下的三层实验室钢框架的损伤识别;第6章克服基本蚁群优化算法的离散性,开发出连续蚁群优化算法,并应用于温度影响下一个三跨连续梁数值算例与实验室框架的损伤识别;第7章对人工鱼群算法进行了改进,通过一个连续梁数值模型与一个实验室钢板梁验证了该算法的损伤识别效果;第8章改进了布谷鸟搜索算法,并通过平面桁架算例与ASCE Benchmark钢框架结构进行损伤识别;第9章研究了蝙蝠算法的基本原理及其改进,并对一室外混凝土简支梁结构进行了损伤识别;第10章综合了粒子群算法与布谷鸟搜索算法的优点,提出了粒子群布谷鸟混合算法,并研究了均匀温度(简支梁数值算例)及梯度温度(I-40桥)影响下的损伤识别。
本书的内容是笔者及课题组十多年来在土木工程健康监测领域的研究总结,本书的大量成果是在博士生导师(华中科技大学土木工程与力学学院朱宏平教授)的大力支持下获得的,在此表示衷心的感谢。在武汉工程大学工作期间,项目研究得到了武汉工程大学科学启动基金(13095081)、湖北省自然科学基金(2009CDB080、2014CFB773)、国家自然科学基金(51378404)、国家留学基金(201508420074)的大力支持,对此表示真诚的谢意。另外,本书的出版得到了湖北省普通本科高校荆楚卓越人才协同育人计划的支持,在此表示谢意。
黄民水博士负责本书第1章及第3~10章的撰写工作,卢海林教授负责本书的审定及第2章的撰写工作。本书的撰写工作得到了攻读硕士学位的雷勇志、程劭熙、乾超越、蔡玉杰、王宁、凌中正及万子豪等的协助,对他们为本书相关研究内容的贡献表示感谢。感谢加拿大阿尔伯塔大学Mustafa Gul 博士对黄民水博士在加拿大期间研究工作的大力支持。本书的部分内容参考了国内外其他大学和研究机构的研究成果,在此对他们表示感谢。
黄民水等
2019年9月
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