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公开(公告)号：CN109145464B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201810987045.0
申请日：2018-08-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种融合多目标蚁狮优化与迹稀疏正则化的结构损伤识别方法，步骤如下：根据结构设计参数建立有限元模型，提取结构的固有频率、振型等模态参数；依据模型修正原理并利用损伤结构和计算结构的频率相对变化值以及模态置信准则建立目标函数；利用加权策略和迹稀疏正则化对目标函数进行优化；采用多目标蚁狮优化算法不断优化目标函数，直到达到迭代终止条件为止；最后求得的最优解即为损伤识别结果。本发明同时对多个目标函数进行优化，更准确地寻找最优解，同时引入迹稀疏正则化与加权策略，分别提高噪声鲁棒性与识别精度，减小噪声和测量响应的损伤灵敏度对识别结果的影响，具有较好的噪声鲁棒性和较高的识别精度。
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公开(公告)号：CN109145464A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810987045.0
申请日：2018-08-28
Applicant: 暨南大学
CPC classification number: G06F17/5018 , G06F2217/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种融合多目标蚁狮优化与迹稀疏正则化的结构损伤识别方法，步骤如下：根据结构设计参数建立有限元模型，提取结构的固有频率、振型等模态参数；依据模型修正原理并利用损伤结构和计算结构的频率相对变化值以及模态置信准则建立目标函数；利用加权策略和迹稀疏正则化对目标函数进行优化；采用多目标蚁狮优化算法不断优化目标函数，直到达到迭代终止条件为止；最后求得的最优解即为损伤识别结果。本发明同时对多个目标函数进行优化，更准确地寻找最优解，同时引入迹稀疏正则化与加权策略，分别提高噪声鲁棒性与识别精度，减小噪声和测量响应的损伤灵敏度对识别结果的影响，具有较好的噪声鲁棒性和较高的识别精度。
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公开(公告)号：CN109145418A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810889316.9
申请日：2018-08-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5018
Abstract: 本发明公开了一种基于截断响应稀疏分解法的外荷载实时识别方法，属于外荷载识别领域，解决长时外荷载实时识别的技术问题，方法步骤包括有：(1)采用加速度计实时拾取结构动态响应；(2)依据结构设计参数建立有限元模型；(3)现场试验获取结构模态参数，依据实测模态参数修正有限元模型，并利用修正后的模型计算结构各阶频率与振型；(4)采用矩形窗实时截取响应数据；(5)采用截断响应稀疏分解法识别当前矩形窗对应的外荷载；(6)移动矩形窗截取新的响应数据，并重复上述识别过程直到任务结束。本发明可以在未知初始条件的工况下，实现长时外荷载的实时识别。
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公开(公告)号：CN108920861A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810785591.6
申请日：2018-07-17
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种含裂纹梁结构单元损伤因子的等效方法，该等效方法包括以下步骤：1)通过应力应变场理论和有限元模型纯弯曲分析，获取含裂纹梁结构抗弯刚度(EI)沿梁长度方向的分布规律；2)通过一种积分等效计算方法，计算有限元模型单元等效抗弯刚度；3)通过单元等效抗弯刚度计算结构等效单元损伤因子。本发明的方法可以准确确定含裂纹梁在相应有限元单元处的等效损伤因子，适于单裂纹损伤和多裂纹损伤情况。该方法具有简单有效的特点，可以建立含裂纹梁结构损伤和单元损伤因子之间的关系，快速确定单元折减刚度。
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公开(公告)号：CN107357983B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710524508.5
申请日：2017-06-30
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的桥梁移动车辆荷载识别方法，包括以下步骤：实测车辆的移动速度和车致桥梁响应；建立桥梁物理力学模型，推导车致桥梁响应的解析表达式，将移动车载离散为阶跃函数形式，同时对车致桥梁响应解析表达式的时间域进行离散；采用压缩感知理论对车致桥梁响应进行随机采样；在离散三角函数构成的变换域展开未知移动车载，将移动车载识别转化为分解系数的求解问题；对随机采样后的车致桥梁响应归一化处理，并引入L1范数正则化建立移动车载识别方程；用稀疏优化问题求解工具包SLEP中的LeastR函数求解移动车载识别方程，并将识别结果转换为移动车载的时程信号。该方法求解时计算成本低，满足现场准确快速识别移动车载的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106202789B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610576074.9
申请日：2016-07-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于L1/2正则化的桥梁移动荷载与损伤协同识别方法，该方法根据桥梁结构健康监测的目的和精度要求，在桥梁上布置若干加速度、位移、应变等结构响应测量传感器；采用梁单元建立桥梁的有限元模型；将移动荷载等效为矩形荷载的线性组合，将桥梁损伤等效为单元刚度折减；在给定单元损伤因子的情况下，通过Tikhonov正则化方法识别移动荷载，并利用移动荷载计算重构响应，对比实测响应与重构响应的残差L2范数，并引入L1/2罚项建立以单元损伤因子为优化参量的目标函数；采用Matlab优化工具箱求解约束优化问题，当目标函数最小时，对应损伤因子即为结构损伤识别结果，相应由Tikhonov正则化求解得到的移动荷载即为移动荷载识别结果。
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公开(公告)号：CN109084943A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810742249.8
申请日：2018-07-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于子空间投影与稀疏正则化的结构损伤识别方法，包括以下步骤：(1)在结构上布置加速度传感器用于记录结构响应信息；(2)在激励点布置力传感器，并分别对无损状态下的结构和损伤状态下的结构进行试验模态分析，提取结构模态信息；(3)建立灵敏度方程；(4)构造满足D-RIP条件的测量矩阵；(5)对灵敏度方程进行子空间投影；(6)引入l1范数正则化，建立结构损伤识别方程；(7)采用信号空间压缩采样匹配追踪算法求解识别方程；(8)引入损伤先验信息，合理化识别结果。本发明的方法可以有效地定位损伤以及量化损伤程度，同时有效地减少求解过程的计算成本，满足实际工程及时有效地评估结构健康状态的需要。
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公开(公告)号：CN106202789A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610576074.9
申请日：2016-07-20
Applicant: 暨南大学
CPC classification number: G06F17/5004 , G06F17/5018 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开了一种基于L1/2正则化的梁桥移动荷载与损伤协同识别方法，该方法根据桥梁结构健康监测的目的和精度要求，在梁桥上布置若干加速度、位移、应变等结构响应测量传感器；采用梁单元建立桥梁的有限元模型；将移动荷载等效为矩形荷载的线性组合，将桥梁损伤等效为单元刚度折减；在给定单元损伤因子的情况下，通过Tikhonov正则化方法识别移动荷载，并利用移动荷载计算重构响应，对比实测响应与重构响应的残差L2范数，并引入L1/2罚项建立以单元损伤因子为优化参量的目标函数；采用Matlab优化工具箱求解约束优化问题，当目标函数最小时，对应损伤因子即为结构损伤识别结果，相应由Tikhonov正则化求解得到的移动荷载即为移动荷载识别结果。
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公开(公告)号：CN109145418B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810889316.9
申请日：2018-08-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种基于截断响应稀疏分解法的外荷载实时识别方法，属于外荷载识别领域，解决长时外荷载实时识别的技术问题，方法步骤包括有：(1)采用加速度计实时拾取结构动态响应；(2)依据结构设计参数建立有限元模型；(3)现场试验获取结构模态参数，依据实测模态参数修正有限元模型，并利用修正后的模型计算结构各阶频率与振型；(4)采用矩形窗实时截取响应数据；(5)采用截断响应稀疏分解法识别当前矩形窗对应的外荷载；(6)移动矩形窗截取新的响应数据，并重复上述识别过程直到任务结束。本发明可以在未知初始条件的工况下，实现长时外荷载的实时识别。
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公开(公告)号：CN109084943B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201810742249.8
申请日：2018-07-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G01M7/02 , G01N3/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于子空间投影与稀疏正则化的结构损伤识别方法，包括以下步骤：(1)在结构上布置加速度传感器用于记录结构响应信息；(2)在激励点布置力传感器，并分别对无损状态下的结构和损伤状态下的结构进行试验模态分析，提取结构模态信息；(3)建立灵敏度方程；(4)构造满足D‑RIP条件的测量矩阵；(5)对灵敏度方程进行子空间投影；(6)引入l1范数正则化，建立结构损伤识别方程；(7)采用信号空间压缩采样匹配追踪算法求解识别方程；(8)引入损伤先验信息，合理化识别结果。本发明的方法可以有效地定位损伤以及量化损伤程度，同时有效地减少求解过程的计算成本，满足实际工程及时有效地评估结构健康状态的需要。
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