[发明专利]基于EI和MAC混合算法的桥梁传感器布置方法

权利要求书

1.一种基于EI和MAC混合算法的桥梁传感器布置方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)建立桥梁有限元分析模型，并对该桥梁有限元分析模型进行模态分析，以得到桥梁振动的各阶振型，并将所获得的各阶振型组成模态向量矩阵；

(2)采用有效独立法对所述的模态向量矩阵进行缩减，确定候选添加的候选测点集合{A}；同时，对模态向量矩阵进行QR分解，得到传感器布置的初始测点集合{B}；

(3)采用模态置信准则法从候选测点集合{A}中选择候选测点添加到初始测点集合{B}中，以实现桥梁传感器的布置。

2.根据权利要求1所述基于EI和MAC混合算法的桥梁传感器布置方法，其特征在于，在步骤(1)和步骤(2)之间还存在以下步骤：确定监测振型数目以及传感器数目，另外，进行步骤(2)时，使得候选测点集合的数目为所确定的传感器数目的2倍。

3.根据权利要求1所述基于EI和MAC混合算法的桥梁传感器布置方法，其特征在于，步骤(3)所述的采用模态置信准则法从候选测点集合{A}中选择候选测点添加到初始测点集合{B}中，包括以下步骤：

(a)、(MAC_ij)_k矩阵的确定以及f(k)值的计算首先求解步骤(2)中模态向量矩阵的MAC置信度矩阵，并获取该MAC置信度矩阵的最大非对角元Max，接着将候选测点集合{A}中每一个候选测点a_k分别依次添加到初始测点集合{B}中，以获得模态向量矩阵的(MAC_ij)_k矩阵，并计算出该(MAC_ij)_k矩阵的最大非对角元Max_k，而后计算f(k)＝Max_k-Max的值；

(b)、候选测点向初始测点集合的添加当步骤(a)中的f(k)＜0时，计算相应的f(k)的绝对值|f(k)|，并将所获得的|f(k)|组成数组N，接着将数组N中最小值所对应的候选测点加入到初始测点集合{B}中，得到测点集合{B’}；

(c)、以步骤(b)中添加了候选测点后的测点集合{B’}作为初始测点集合，再重复(a)、(b)步骤，直至得到确定的测点数目。