[发明专利]一种基于IWOA的结构损伤识别方法

说明书

本发明涉及一种基于IWOA的结构损伤识别方法，首先建立结构物理参数的辨识模型，对所辨识的结构物理参数（质量、刚度和阻尼比）进行编码，合理设置参数的搜索范围；接着根据结构的实测动力时程响应数据建立适应度函数；最后利用改进的鲸鱼优化算法对适应度函数进行优化，寻找最优解。其中，改进的鲸鱼算法有效解决了传统鲸鱼优化算法收敛精度低、迭代后期易陷入局部最优的缺陷。本发明提出的结构物理参数辨识方法是一种时域优化方法，即直接利用结构动力时程响应数据进行参数优化，避免了频域方法中的模态分析步骤，对结构质量、刚度和阻尼均具有良好的辨识能力，可应用于结构模型修正。

技术领域

本发明涉及结构损伤识别技术领域，特别是一种基于IWOA的结构损伤识别方法。

背景技术

随着经济的发展，科技的进步，人类社会的要求日益提高，许多基础设施如大型桥梁、水利大坝、高层建筑、大跨度公共建筑、高耸结构等得以兴建，这些工程结构规模越来越大的同时人们也对其安全性提出了越来越高的要求。土木工程结构设计寿命通常为几十年甚至上百年，在其使用期限内，除了受到各种荷载的共同作用，还受到疲劳效应、腐蚀作用、材料性能退化等不利因素的作用，这些作用客观上造成了损伤的累积和结构抗力衰减。结构损伤如果得不到及时处理和加固可能导致巨大的维修费用，极端情况下甚至可能导致结构破坏。

结构损伤识别是健康监测系统的关键环节，是通过对结构的关键性能指标的测试和分析,判断结构是否受到损伤。工程结构的损伤确定和质量评估通常可分为五个层次：检测结构是否发生损伤；损伤部位的定位；损伤严重程度及类型的判别；结构的剩余寿命的估计；结构的安全及可靠性评价。目前关于结构损伤识别的第一层次的研究已经成熟，而关于损伤定位与损伤识别大小方面的研究是核心，也是难点。

结构的物理参数如刚度、质量、阻尼，决定了结构的力学性质，能够直观反映结构性能状态的变化。因此，当结构发生损伤时，通过结构物理参数的变化就可以直接判定损伤发生的位置和损伤程度，也就是说，结构损伤识别问题可以转化为结构物理参数辨识问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于IWOA的结构损伤识别方法，对结构质量、刚度和阻尼均具有良好的辨识能力。

本发明采用以下方案实现：一种基于IWOA的结构损伤识别方法，具体包括以下步骤：

步骤S1：建立结构物理参数的辨识模型，对所辨识的结构物理参数(质量、刚度和阻尼比)进行编码，并设置参数的搜索范围；

步骤S2：根据结构的实测动力时程响应(位移、速度或加速度)数据建立适应度函数；

步骤S3：利用改进的鲸鱼优化算法对适应度函数进行优化，寻找最优解。

进一步地，步骤S2中，所述适应度函数为：

式中，d_mea(i,j)、v_mea(i,j)、a_mea(i,j)分别是结构实测的第i个时刻第j个测点的位移、速度和加速度响应；d_num(i,j)、v_num(i,j)、a_num(i,j)是相应的数值模型预测值；L是测量数据的总长度；N是测点的数量；θ是待辨识结构参数向量；Θ是待辨识参数的取值范围。

进一步地，步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：初始化种群规模N，最大迭代次数T，搜索维数D，搜索范围[lb,ub]；

步骤S32：在搜索空间中随机初始化鲸鱼种群；

步骤S33：利用反向学习算法更新鲸鱼种群的个体；

步骤S34：利用随机差分变异策略，以产生新的个体；