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yabo亚博
体积19日,数量4,2018年
货号 407
页数) 12
DOI https://doi.org/10.1051/meca/2018023
网上公布 2018年11月16日

©AFM, EDP Sciences 2018

1介绍

系统损伤检测是一个被广泛研究的重要课题。在过去的二十年中,已经进行了几项研究,涉及梁、桁架、板、壳、桥梁、海上平台和其他大型民用、航空和复合结构,通过监测系统的动态响应来检测结构损伤。物理性质的变化引起模态性质的变化。本文的目的是利用人工智能(AI)技术,推导出一种基于模态参数变化的结构损伤评估方法。

不同的自然演化人工智能技术及振动分析[12]用于检测的数量,位置,和在结构元件多裂纹的程度。自由和强制振动分析[3[[endnoteref: 3]],也考虑了裂纹结构的振动分析,其中的终止条件、材料、几何形状[[endnoteref: 4]]4]等也考虑为决定性参数。在裂缝的数学建模,大部分作者都认为额外的灵活性[6模型或刚度简化模型。此外,为了对基于振动的故障检测方法进行非线性分析,有限元分析[78使用)。在最近几天,有大量的软件包可用,这使得分析更加容易。Ref。9]提出了在结构元件检测损伤严重程度的希尔伯特 - 黄转换(HHT)系的方法。在他们的调查中,他们已经验证了HHT方法的有效性。Ref。10提出了一种基于正则化的迭代方法来识别建筑物中存在的损害。他们使用有限的噪声振动测量作为他们的损伤评估工具。

在目前的工作中使用的技术是克隆选择算法(CSA)和遗传算法(GA)。CSA是一种类型的人工免疫系统的(AIS)[11-13],这说明了我们的身体的自然免疫系统的基本功能。基于AIS-计算方法[14-16]可以在多个领域的不同应用中找到最优解。CSA证明了一种理论,即能够识别抗原的细胞被选中进行增殖。克隆选择理论(CST)解释了在一个灵活的免疫系统中对抗原刺激的反应。

气体从自然选择和遗传进化原理的启发随机搜索算法。该算法主要遵循达尔文优胜劣汰的第一奠定了生存的想法。许多是难以用传统的方法来解决现实世界的问题找到天然气替代品。几十年来,气体中具有良好的性能功效不同的领域得到应用。气体在许多故障检测的作品[中还提出21718]。要通过收敛性能混合动力,燃气[中显著的改善提高了GA的效率1920.在不同的时期被提出过。

当前工作旨在通过提出一种用于裂纹检测杂交方法前进损伤的检测方法。结果表明裂缝的存在的证据。二维有限元模型,用于研究的模态特性,并确定在结构元件的裂纹的存在。在本文中,发际线的横向裂纹使用有限元分析(FEA)模型化。然后,前三个固有频率被提取并从FEA转换成相对值。的固有频率(RFNF,rsnf,rtnf)的相对值,通过比较未裂解光束和裂纹梁的固有频率发现。裂纹深度和裂纹的位置(RCD,RCL)的相对值是使用类似的方法也有发现。这项工作只考虑固有频率,因为它们不太容易出错,而计算。相对第一固有频率(RFNF),相对第二固有频率(rsnf),和相对的第三固有频率(rtnf)被视为在所提出的方法中的输入变量。来自系统的输出是裂纹深度(RCD)和裂纹的位置(RCL),它依次包含损伤严重程度的信息的相对值。 The reason behind the idea to take the relative values of the input and output variables is to lessen the coding error and running time of the algorithm when fed to it. The proposed method is a type of inverse analysis problem. Here, by giving the crack depths and crack locations, the natural frequencies are found out using theoretical, finite element, and experimental analyses. These set of crack locations and first three natural frequencies are used as data set.

2开裂梁的理论分析

另外,在本工作中,具有多个横向毛细裂纹的悬臂梁已建模。横向表面裂纹具有深度一个1(要么一个2),宽度和高度w ^。矩阵的维数取决于自由度。在这项工作中,一个2×2矩阵被考虑。在这里,悬臂梁承受轴向力P1和弯矩P2,如图图1。的轴向力和弯曲力矩中的应用给出了纵向和横向运动耦合。

根据塔达[21],在断裂部的应变能释放率可被写为(1)ķ11ķ12荷载作用下,I型(裂纹张开)的应力强度因子是多少P1P2, 分别。

服用üŤ作为应变能量由于裂纹和应用卡氏定理,沿力的附加位移P一世可以这样计算:(2)

由定义可知,柔度影响系数CIJ,构成柔度矩阵的要素,可以写成(3)

找出所有灵活性矩阵的四个系数后,将局部刚度矩阵可以通过利用柔度矩阵的反转,即获得,(4)

两个裂缝的刚度矩阵中给出了下面的等式:(5)(6)

由裂纹梁的自由振动模态控制方程可知,系统的正态函数为:(7)(8)(9)(10)(11)(12)

在这里,ü1xŤü2xŤ),和ü3xŤ)是纵向振动的部分的正常功能之前和之后裂纹和ÿ1xŤÿ2xŤ),和ÿ3xŤ)是弯曲振动为相同的部分的正常功能。

通过分析纵向和弯曲振动条件的正常函数,可以得到系统的特征方程(行列式)为:(13)

这个行列式|Q|是自然圆频率的函数(ω),裂纹的相对位置(β,局部刚度矩阵(ķ,则为相对裂缝深度的函数(一个/w ^)。

缩略图 图1

(a)中裂纹悬臂梁。(b)中裂化悬臂梁的横截面图。

3开裂梁的有限元分析

采用ALGOR V 19.3 sp2有限元程序对无裂纹悬臂梁和有裂纹悬臂梁进行了振动分析。为此,利用CATIA V5R15软件绘制了具有不同多裂纹的梁单元。在此分析中,选取了不同的裂纹深度和裂纹位置。在此基础上,分析了无裂纹梁和有裂纹梁的数学模型。首先,进行网格生成。网格大小约为1.4529 mm,创建了大约33 369个元素。然后,通过工具命令,使用FEA编辑器创建FEA模型。然后在算法环境中定义了元素类型、材料名称等参数。然后,通过约束位于梁左端的节点的所有自由度来模拟悬臂边界条件。随后,模型单元被更改为标准S.I.。 In the analysis window, the particular analysis type was then selected (natural frequency, i.e. modal analysis). Then, the analysis was performed and the three modes of natural frequencies at different crack locations and crack depths of the cantilever beam were noted down.图2通过有限元分析,给出了裂纹梁的前三种振型。

如在第1已经说明的,该有限元模型已被用于裂纹的识别。在分析过程中的固有频率和模态值的变化可以被用作裂缝识别技术。

缩略图 图2

的振动的模式的有限元分析后裂纹梁。

4克隆选择算法

抗原(Ag)的随机选择并呈现给集合或股票(数据集)中的抗体。抗原从场,即表示数据,从工作区域中给出的值。这里,每个抗体和抗原是使用二进制编码方案编码。然后,将抗体群进行亲和力测定。在目前的工作中,用于亲和匹配操作的汉明距离的方法。抗原从场,即表示数据,从工作区域中给出的值。抗体和抗原在​​呈现图3

在选择了所有的编码方案和操作参数后,根据所述目的开发了CSA。这种免疫系统的主要方面是保存与库功能分离的记忆细胞,克隆和选择最受刺激的细胞,排斥未受刺激的细胞,相似成熟,重新选择具有较高亲和力的克隆,保存多样性,以及与细胞亲和力成正比的超突变。以下步骤描述用于上述目的的算法。

  • 一世。

    加入剩余的存储单元(M)的所述子集组成的组候选解(抗体)的(Q)(Q[R)人口(Q = Q[R+ M)生成。

  • 二世。

    该抗体和抗原的健身评估之前被编码(二进制编码)。所有人口Q上的个人正在使用的亲和力测量适应度函数评估。

  • 三世。

    基于亲和力测量结果,人口的n个最佳个体(Qñ)被选择。

  • 第四。

    这n个最好的个体繁殖形成一个克隆群体(C)。克隆的数量直接取决于与抗原的亲和力测定。

  • v。

    将克隆群体进行超突变。突变率与抗体与抗原的亲和力成间接比例。突变后,一个种群(C)的突变克隆产生。

  • 六。

    亲和函数再次应用于种群中的每个成员(C)。得分最高的候选人被认为是记忆细胞。如果抗原的亲和力值大于当前的记忆细胞,则新的记忆细胞将取代当前的记忆细胞,成为下一次迭代的当前记忆细胞。

  • 七世。

    亲和力得分较低的抗体将被随机产生的新抗体替代。

  • 八世。

    步骤(2)-(7)在算法的每次迭代中重复。

当满足的阈值的算法终止。

缩略图 图3

抗体和抗原的表现。

5遗传算法

遗传算法的灵感来自基于达尔文自然选择理论的自然进化现象。首先,随机生成候选解的初始种群,并将其编码为染色体。进化种群依赖于适者生存的原则,当染色体(候选解)经过选择、重组和突变等遗传操作时,希望产生越来越好的个体。在本文中,染色体包含rfnf、rsnf、rtnf、rcd和rcl的编码形式。初始种群由有限元分析和实验分析得到。

染色体的编码(图4当前问题中使用的是位串/二进制编码。染色体的每个基因可能是0或1。基因/位串包含有关解决方案的信息。

适应度函数从输入变量集评估染色体的适应度。计算种群中每个个体的适应度值。目标是找到适合度最高的个体。在评估所有初始候选群体的适应度之后,根据适应度对个体进行排序。两个最好的候选人被选为交叉操作的亲本。对于交叉操作,可以使用不同类型的交叉器。这里,两点交叉(图5)时:在这些点之间的部分被交叉和父母之间复制。图5代表两个点交叉的方案。

交叉后,如果需要,突变(图6)在个体中起作用。这个操作员引入了染色体基因的变化,新的信息被添加到种群中。变异也可以防止种群收敛过快,陷入局部极小值。突变总是保持短,在0.001-0.01的范围内。图6表示当前工作中使用的变异操作。

针对当前问题的遗传算法采用以下步骤。

  • 1.

    首先,选择变量和适应度函数。

    GA首先定义输入变量,其值是使用适应度函数和输出变量,其值是使用遗传操作可以预期被优化。

    拟最小化的适应度函数定义如下:

(14)
  • FñFFLD = First natural frequency of the field;FñFx= Relative first natural frequency;小号ñFFLD=场的第二固有频率;小号ñFx = Relative second natural frequency;ŤñFFLD=场的第三固有频率;ŤñFx=相对第三固有频率;一世=迭代次数。

  • 2.

    创建一个包含20个数据集(个体)的数据池(初始填充)。

  • 3.

    该数据池是从FEA和理论分析获得。

  • 4.

    (即两个父母。,Ťwo data sets) from data pool (i.e., from 20 data sets) using fitness function are selected.

  • 5.

    然后,所选择的父母从十进制值转换为二进制字符串。

  • 6.

    二进制串是随机切在任何时候做交叉。

  • 7.

    父母的孩子(两个人)被发现了。

  • 8.

    然后,家长和孩子们的适应值进行比较,找出最适合的成员。

  • 9.

    如果孩子是最合适的,那么它将被添加到数据池中,并创建一组新的数据池。

  • 10.

    产生一个新的种群后,重复的选择和交叉的过程。

  • 11.

    如果需要,突变是在20-30次交叉之后完成的(如果至少三代的解决方案彼此之间没有很大的变化),直到我们得到对给定的一组自然频率的最佳拟合,或者不满足停止标准。

  • 12.

    如果父类是最合适的,那么期望的输出(rcd, rcl)就是该集合的输出。

  • 13.

    在每次迭代中重复步骤(2)-(12),直到算法达到阈值。

当满足的阈值的算法终止。

缩略图 图4

编码的染色体。

缩略图 图5

两点交叉过程的介绍。

缩略图 图6

的突变。

6 CSAGA方法在损伤检测中的应用

如前几节所述,在标准的CSA中,抗体群迅速进化以匹配抗原。CSA算法中不存在抗体基因的交叉/重组操作。但在某些情况下,交叉能比突变提供更高水平的基因重组。因此,重组操作借鉴了遗传算法,在抗体之间引入交叉作用,提高了超突变后抗体的多样性。

融合可以用两个步骤来描述。在第一步中,抗体的数据池(初始种群)迅速进化以匹配抗原。抗原和抗体都是用二进制字符串(比特)编码的。亲和成熟后(根据其适应度值评估抗体),所选抗体进行增殖(克隆)。

在此基础上,将遗传算法引入到CSA序列中。根据对抗原的亲和值,选择两个克隆抗体作为亲本进行交叉。如果至少三代的解决方案彼此之间没有很大的差异,就会发生突变。其余算法遵循CSA。该算法的停止标准为(i)对抗体群体的所有抗原的处理,(ii)迭代次数(100次),(iii)时间间隔(3分钟)。如果算法首先遇到任何一个停止条件,则终止。图7介绍了CSA和GA杂交技术的发展过程。

缩略图 图7

流程图CSAGA。

7设置和程序的实验分析

在混凝土基础基础上刚性夹紧具有多条发际横向裂缝的悬臂悬臂梁,如图所示图8。然后,用手或冲击锤对悬臂梁进行振动。无裂纹悬臂梁和有裂纹悬臂梁的振动幅值由加速度计(振动传感器)采集,并反馈给振动分析仪,振动分析仪与振动指示器相连。振动指示器只不过是一个计算机系统,装载了用于振动分析的PULSE LabShop软件版本12。然后,从振动振幅,记录前三阶振型的固有频率。实验装置的原理图如下所示图9

图89的标记表示以下设备:

  • 1.

    裂化悬臂梁具有多个裂缝

  • 2.

    拾振器

  • 3.

    振动分析仪

  • 4.

    振动指标

  • 5.

    冲击锤

  • 6.

    配电

在目前的研究中使用的加速度计的详细规格如下。

类型:4513-001

制造商:布鲁尔和克雅尔

灵敏度:10-500 mv g-1

频率范围:1hz到10khz

电源电压:24v

工作温度范围:-50°C到+ 100°C

缩略图 图8

实验设置。

缩略图 图9

裂缝悬臂梁自由振动分析实验装置示意图。

8个结果与讨论

本节给出了这些算法的应用结果。在这里,每一种技术都被应用于检测损伤,并相互比较。误差计算公式如式(15-17)所示。

FEA结果与本方法结果的误差百分比计算公式如下:(15)

从所提出的方法的实验结果和结果之间的误差的百分比使用下式计算:(16)

可以通过以下公式来计算总误差:(17)

在这项工作中,将裂化悬臂梁的建模是使用在裂纹附近的局部刚度和柔性的变化来完成。这里,欧拉 - 伯努利型光束元件被用于简化。然后,将裂化悬臂梁进行有限元分析,以找到不同裂缝位置和裂纹深度的前三个固有频率。其后,自然频率的相对值在所提出的方法进行处理,以找到损坏位置。

所提出的算法由杂交CSA和GA来导出裂纹位置(位置和深度)开发。运行搜索空间(数据集)中的算法有助于找到确切的附近,如果不准确,破解这有助于我们预测损伤程度的位置。CSA和GA的部分从第4和第5的算法开始通过编码利用二进制编码方案的抗体的抗原借来的。位相同的数字用于编码输入(RFNF,rsnf,rtnf)和输出(RCD,RCL)为两条裂缝,如遗传算法部分。将合并的运算符,例如克隆,交叉和突变中描述图56。集成算法流程图如下图所示图7。所采用的方法的结果如下所示表1-6

在这项工作中,杂交AI技术已经被应用到在找到含有多个裂纹悬臂梁裂缝位置。在这里,一种人工免疫系统(CSA)已经杂交与自然灵感GA。这样做是为了使抗体提高,收敛速度降低引进抗体之间的信息交换。在这里,6位被取为抗体和抗原的二进制编码,初始群体大小被设定为30,而对于该算法的最大迭代次数(世代)被设定为100,这是该算法的终止条件之一。在方程(15-17)被提供用于不同的错误的计算的公式。

9的结论

从建议的工作结论在下面的步骤中给出。

作为一个逆工程问题,当前三个固有频率被输入到提出的算法(由CSA和GA混合开发)时,它提供了裂纹的位置。然后,通过在搜索空间(数据集)中运行该算法,它帮助我们找到接近准确(如果不是精确的话)的裂缝位置,这反过来又帮助我们预测损伤的严重程度。这项工作可以用来预测结构元件的剩余寿命,因为其结果直接给出了裂纹深度和裂纹位置。剩下的讨论提供了鲁棒性和混合算法的效率。

表1-3分别提供FEA结果与CSAGA、CSA和GA结果的比较。同样的,表4-6提供CSAGA,CSA和GA,分别实验分析的结果的比较。

将计算结果与有限元分析和实验分析结果进行比较,发现CSA的误差分别为3.3155%和3.7835%。将遗传算法应用于当前问题,与有限元分析和实验分析结果比较,误差分别为3.7295%和4.343%。同样,当采用CSAGA技术时,与FEA和实验分析结果相比,误差分别显著下降到2.328%和3.308%。

从结果的以上分析,可以得出结论,相比独立算法CSAGA产生更好的效果。在结果的改进是杂交过程的影响。由于标准CSA整合GA中,该抗体之间的信息交换增强提高了算法的全局搜索能力。这是一个可被应用到在损坏结构元件检测与损伤严重程度的预测沿新颖杂交方法。通过对系统提出的方法的振动信号预处理,可能损害早期可以预测,它可以阻止结构的灾难性故障。

表1

CSAGA和FEA结果的比较。

表2

从CSA和有限元分析的结果进行比较。

表3

GA和FEA结果的比较。

表4

CSAGA结果与实验分析的比较。

表5

CSA结果与实验结果的比较。

表6

从GA和实验分析的结果进行比较。

命名法

一个1:裂缝深度

一个:梁的横截面积

一个一世一世= 1-12:矩阵的未知系数一个

:梁的宽度

1:激励运动矢量

Cu

Cy

Ë:杨氏模量的光束材料的弹性

F一世一世= 1,2:实验确定的函数

一世Ĵ:变量

Ĵ:应变能释放率

ķ1,一世i = 1,2:应力强度因子为P一世加载

大号:梁的长度

大号1:裂缝从固定端开始的位置(长度)

中号一世一世= 1,4:柔量常数

P一世一世 = 1,2: Axial force (一世 = 1), bending moment (一世= 2)

Q:自由振动刚度矩阵

rcd:无量纲形式的裂缝深度(相对)

RCL:在无量纲形式裂纹位置(相对)

fnf:无量纲形式的第一固有频率(相对)

小号IJ:局部柔度矩阵元素

SNF:在无量纲形式第二固有频率(相对)

TNF:在无量纲形式第三固有频率(相对)

ü一世一世= 1,2:正常功能(纵向)

w ^:梁的深度

x:坐标的光束的

y:坐标的光束的

ÿ0:激励振动的振幅

ÿ一世一世= 1,2:正常函数(横向)

β:相对裂纹位置

μ

ω:自然圆频率

ρ:光束的质量密度

ξ1:相对裂纹深度

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引用本文为:S.萨胡,P.B.库马尔,D.RParhi,A杂交CSAGA一种用于在结构元件,机械和工业损伤检测yabo亚博19,407(2018)

所有的表

表1

CSAGA和FEA结果的比较。

表2

从CSA和有限元分析的结果进行比较。

表3

GA和FEA结果的比较。

表4

CSAGA结果与实验分析的比较。

表5

CSA结果与实验结果的比较。

表6

从GA和实验分析的结果进行比较。

所有数字

缩略图 图1

(a)中裂纹悬臂梁。(b)中裂化悬臂梁的横截面图。

在文本中
缩略图 图2

的振动的模式的有限元分析后裂纹梁。

在文本中
缩略图 图3

抗体和抗原的表现。

在文本中
缩略图 图4

编码的染色体。

在文本中
缩略图 图5

两点交叉过程的介绍。

在文本中
缩略图 图6

的突变。

在文本中
缩略图 图7

流程图CSAGA。

在文本中
缩略图 图8

实验设置。

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缩略图 图9

裂缝悬臂梁自由振动分析实验装置示意图。

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