[发明专利]一种锈蚀钢筋混凝土梁火灾后损伤识别方法

权利要求书

1.一种锈蚀钢筋混凝土梁火灾后损伤识别方法，其特征为：该识别方法是依据粒子群优化支持向量机法和残差修正的组合算法进行损伤指标的识别，包括：步骤1、使用ABAQUS有限元分析软件，构建火灾后锈蚀钢筋混凝土梁损伤模型，选择Frequency分析步，使用Lanczos特征值求解器进行模态分析，进而获得火灾损伤后的模态参数；同时选择静力通用分析步，获得锈蚀钢筋混凝土梁火灾后的残余承载力，并进行残余刚度计算；步骤2、根据步骤1计算所得的频率与振型作为组合参数，计算构造组合参数A，并将构造组合参数A作为组合算法的输入参数；步骤3、选定间接损伤指标和直接损伤指标作为组合算法的输出参数；步骤4、在组合算法的SVM中，选取径向基核函数作为核函数，将低维空间的原始数据映射到高维空间中；步骤5、在组合算法中，选用均方误差和拟合优度为精度评价指标，用以衡量损伤指标的预测精度；步骤6、依据粒子群优化支持向量机法和残差修正的组合算法，对锈蚀钢筋混凝土火灾后的损伤指标进行计算；

所述的步骤6中，包括如下具体算法步骤：

(a)建立锈蚀梁结构模型，以前三阶频率振型为输入参数，直接损伤指标和间接损伤指标为输出参数，构造训练样本；

(b)初始化粒子群算法的参数：种群规模，迭代次数，惯性权重，学习因子和各粒子的位置和速度等，均随机进行取值；

(c)计算各粒子的适应度值，适应度函数取均方误差；

(d)根据初始粒子的适应度值更新粒子的个体极值Pbest和群体极值Gbest；

(e)根据公式和更新粒子的速度和位置，式中，ω为惯性权重；d为搜索空间的维数，d＝1,2,..,D；i＝1,2,…,n；k为当前送代次数；Vid为粒子的速度；c1和c2为非负的常数，称为加速因子；r1和r2为分布于[0,1]之间的随机数；

(f)根据新种群中粒子适应度值更新个体极值和群体极值；

(g)判断是否满足最大迭代次数或最小误差精度，若满足，则停止迭代，输出最优参数；若不满足则转至步骤(c)；

(h)将获得的最优参数应用到SVM，并使用训练集对SVM进行训练；

(i)通过训练得到训练集的预测值，将预测值与实际值做差得到对应的残差；

(j)再将训练集中相同的输入和残差进行训练，得到残差预测值；

(k)将残差预测值与初始算法的预测值求和得到组合预测值，再以训练集中对应的输入和组合预测值构建组合预测算法，构建组合预测模型；

(l)利用实测模态参数构造测试样本，代入组合预测模型进行验证；

(m)判断获得的输出预测值是否满足MSE≤0.05和R²≥0.95，若满足，则输出结果，若不满足，则重新完善模型，再次进行迭代寻优。

2.如权利要求1所述的一种锈蚀钢筋混凝土梁火灾后损伤识别方法，其特征为：所述的步骤1中，是在建模基础上，基于温度场数值模拟结果，选取关于高温后混凝土和锈蚀钢筋的质量密度、弹性模量、泊松比的文献数值为参数，构建火灾后锈蚀钢筋混凝土梁损伤模型。

3.如权利要求1所述的一种锈蚀钢筋混凝土梁火灾后损伤识别方法，其特征为：所述的步骤1中，在钢筋单元和混凝土单元之间采用SPRING2弹簧单元粘结，钢筋单元节点与混凝土单元节点在水平方向上的弹簧单元刚度由能量等值法确定。

4.如权利要求1所述的一种锈蚀钢筋混凝土梁火灾后损伤识别方法，其特征为：所述的步骤2中，构造组合参数A的计算公式为：

A＝{FR₁,FR₂,…,FR_m；MO₁,MO₂,…,MO_n}

式中：

m：频率的阶数

n：振型的阶数

FRi：结构的i阶频率

为i阶模态下q个自由度的归一化振型向量，计算式为：

i阶模态下第j个自由度的振型分量

构造组合参数A时，需遵循以下原则：

m≤4，n≤4。