基于遗传算法结构健康监测

　　pg电子 pg官方ｓｔｉｆｆｎｅｓｓ，ｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎｄｍｏｄｅ）ａｒｅｃｈａｎｇｅｄ

　　ｈｅａｌｔｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓａｒｅ

　　ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ，ａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ，ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｎｉｎｇ，ＮＮ

　　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄ．Ｍｏｒｅ

　　ｒｅｓｅａｒｃｈａｂｏｕｔｒｅｓｉｄｕｅｆｏｒｃｅｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈ

　　ｄｅｃｉｓｉｖｅｖａｒｉａｂｌｅｓａｎｄｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓａｒｅｎｅｅｄｅｄ．

　　ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅ（ｓｉｎｇｌｅ—ｄａｍａｇｅ，ｍｕｌｔｉ—ｄａｍａｇｅ，

　　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；Ｄａｍａｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ．

　　造成巨大的经济损失。例如：１９９４年１月１７日，美国加州大地震时，一些建

　　是否受到损伤，即结构损伤识别；（２）存在损伤时的结构损伤定位；（３）结构损

　　伤程度的标定和评价。对结构进行健康监’涣９，即使用过程中的损伤检测、预警

　　了记载：文献［４］ｏｏｉｇ载了应用残余力量法建立目标函数。利用基本（简单）遗传

　　少，对文献【４１所提的方法是否适用于复杂结构我们不得而知。文献【４Ｊ只对理想

　　它还久缺对添加噪声的分析。文献【１８】提出了多变量级杂交和变量微调等新的

　　文献【５】比较全面详细的提出了遗传算法在结构损伤识别中的一种方法，即利用

　　化中的影响作了～些分析。但可惜的是，文献【５１只记录了其在桥梁工程（连续梁，

　　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，简称ＧＡ）就是这种生物行为的计算机模拟中令人瞩目的重要成果。

　　（Ｈｅｒｅｄｉｔｙ） 研究这种生命现象的科学叫遗传学（Ｇｅｎｅｔｉｃｓ）。

　　染色体：细胞中含有的一种微小的丝状化合物称为染色体（Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ），

　　复制：细胞在分裂时，遗传物质ＤＮＡ通过复￥１Ｊ（Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）而转移到新

　　（Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）而重组，亦即在两个染色体的某一相同位置处ＤＮＡ被切断，前后两

　　为群体（Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ），组成群体的单个称为个体（Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）。

　　全局优化概率搜索算法。它最早由美国密执安大学的Ｈｏｌｌａｎｄ教授提出，起源

　　于６０年代对自然和人工自适应系统的研究。７０年代ＤｅＪｏｎｇ基于遗传算法的思

　　础上，８０年代由Ｇｏｌｄｂｃｒｇ进行归纳总结，形成了遗传算法的基本框梨ｑ。

　　式中，ｘ—ｋ＾，．．．，‘ｒ为决策变量，，（ｚ）为目标函数，式（２－１）的第二和

　　遗传算法中，将卅维决策向量Ｊ—ｋ而，¨。‰ｒ用雄个记号五（ｆ－１ ２，．．．，雄）

　　的等位基因可以是一组整数，・ 也可以是某一范围内的实数值，或者是纯粹的一

　　传算法的运算过程也是一个反复迭代的过程，第ｔ代群体记作Ｐ（ｆ），经过一代遗

　　使用的所谓的遗传算子（ｇｅｎｅｔｉｃｏｐｅｒａｔｏｒｓ）作用于群体Ｐ（ｆ）中，进行下述遗传操

　　选择算子（ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）：根据各个体的适应度，按照一定的规则或方法，从第

　　交叉算子（ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）：将群体Ｐ（ｆ）内的个体随机搭配成对，对每一对个体，

　　变异算子（ｍｕｔａｔｉｏｎ）：对群体Ｐ（ｆ）中的每一个个体，以某一概率（称为变异概

　　群体中的个体，其等位基因是由二值符号集｛０，１｝所组成的。初始群体中各个个

　　ｍａｘ，“＋屯）－２１．５＋ｘａｓｉｎ（４石ｘａ）＋ｘ２ｓｉｎ（２０石ｘ２）

　　变量ｘｉ的区间是ａｉ，包】，要求精确到小数点后四位。对一个变量的二进制串位

　　其中，ｄｅｃｉｍａｌ（ｓｕｂｓｔｒｉｎｇ）代表变量ｘｉ的十进制值。则目标函数的两个变量ｘｔ

　　ｎ一－３．０＋５４１７ｘ—１２．ｊ１－（（－了３．一０）一－２．６８７９６９

　　按照这种方法确定的二进制串的倍数是，历ｌ－－１８，所２＝１５位方能达到所要求