基于模糊推理和遗传-模糊的结构健康监测研究的任务书.docx

基于模糊推理和遗传-模糊的结构健康监测研究的任务书
一、研究背景与意义
在大型建筑物和桥梁等复杂结构内部，存在着复杂的多物理场相互作用以及由此带来的结构健康状态问题。结构健康状态的监测是维护结构安全、延长其使用寿命的重要手段。然而，通常情况下，许多结构的健康状态监测并不仅仅是受到表面传感器的监控，难以找到深层、无法测量的裂缝、腐朽等健康状况隐患。因此，在弥补监测状况的不足方面，如何通过有效的手段提高结构健康监测的准确性和可靠性，成为目前结构健康监测领域的研究热点之一。
模糊推理作为一种有效的处理不确定性问题的方法，在目前的结构健康状态监测领域中受到越来越多的关注。同时，遗传算法作为一种优化算法，其能够在多变量非线性优化问题中发挥出自身的独特优越性，与模糊推理相结合，可以对结构健康状态进行更加精准地评估和识别。
为此，本研究拟结合模糊推理和遗传-模糊的理论，建立一套相应的结构健康状态评估模型，以更好地解决监测设备不足、监测数据缺失、结构隐患无法有效评估的问题，为结构健康状态的精准监测提供一种新的、可行的方法。
二、研究目的和研究内容
（一）研究目的
1.结合模糊推理和遗传-模糊的理论，建立一套相应的结构健康状态评估模型，提高结构健康状况监测的准确性和可靠性。
2.针对传统监测设备不能满足相应结构的监测要求的问题，研究结构健康状态的快速监测方法，提高监测效率和准确性。
3.针对结构健康状态评估中存在的数据不充分、不准确等问题，提出相应的数据处理和评估方法，从而准确评估结构的健康状态。
（二）研究内容
1.建立结构健康状态评估模型：通过分析结构不同部位的应力分布、变形情况以及应变分布等方面的信息，采用模糊推理方法等确定结构健康状态评估的指标，然后又利用遗传算法优化评估指标加权，得到结构健康状态评估的数值化结果。
2.研究结构健康状态的快速监测方法：针对传统结构健康状态监测设备不能满足监测要求的问题，引入高效、低成本的无损监测方法，并借助计算机技术，快速提取和监测结构健康状态信息，以实现快速、准确、实时的监测与评估。
3.构建数据处理与评估系统：根据监测得到的数据进行整理和处理，建立相应的数据库，采用相应的算法，对结构健康状态进行评估，并利用可视化技术，对监控得到的数据进行可视化处理，便于用户获取更加直观的信息。
三、研究方案和方法
（一）研究方案
1.建立结构健康状态评估模型：
（1）收集不同结构的监测数据和参数，并依据模糊推理方法建立较为完整的评估指标体系，根据指标体系对结构健康状态进行评估。
（2）利用遗传算法对指标权重进行优化，提高评估指标的准确性和可靠性。
（3）验证模型的正确性和有效性。
2.研究结构健康状态的快速监测方法：
（1）收集结构监测数据，使用计算机技术对监测数据进行处理，获得结构健康状态信息。
（2）结合物理试验和模拟仿真方法，密集布置无损监测点，提高监测效率和监测空间分辨率。
（3）应用“互联网+”技术，构建远程数据采集与传输平台，协同监测多处结构物。
3.构建数据处理与评估系统：
（1）将得到的数据转化为指标，形成“指标数据库”。
（2）根据混合遗传-模糊方法，对结构的基本状态进行评价。
（3）建立相应可视化系统，提高可视化的精度和效率。
（二）研究方法
1.建立结构健康状态评估模型：
（1）模糊推理，选定评估指标；
（2）遗传算法，优化指标权重,得到评估结果。
2.研究结构健康状态的快速监测方法：
（1）无损监测技术，密集布置监测点，提高监测效率和空间分辨率；
（2）结合计算机技术进行数据处理和分类。
3.构建数据处理与评估系统：
（1）构建数据处理系统架构，对监测数据进行预处理、存储、可视化等处理；
（2）利用混合遗传-模糊方法对监测数据进行处理和评估；
（3）设计可视化系统，实现数据可视化。
四、预期结果
1.基于模糊推理和遗传-模糊的结构健康状态评估模型，可以针对不同的结构进行状态评估和分析。
2.提出基于计算机辅助无损监测技术的结构健康状态快速监测方法，提高监测效率和准确性。
3.构建数据处理和评估系统，根据监测数据进行综合评估，并利用可视化技术进行展示，便于用户获取更加直观的信息。
4.通过实验和应用验证研究的有效性和可行性。