Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp mã hóa cấu trúc ba lần mới để sử dụng các thuật toán tiến hóa cho việc đặt cảm biến tối ưu kết hợp với xác định mode
Tóm tắt
Đặt cảm biến tối ưu (OSP) là một vấn đề tổ hợp thách thức thường được giải quyết bằng cách sử dụng các thuật toán di truyền (GA), rất phù hợp cho các vấn đề rời rạc. Tuy nhiên, việc mã hóa vấn đề có thể gặp khó khăn và thường yêu cầu chỉnh sửa thủ công trong quá trình tối ưu hóa. Mặt khác, việc áp dụng các phương pháp tối ưu hóa thiết kế cho các vấn đề liên tục vào OSP là vấn đề khó khăn do bản chất rời rạc của nó. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mã hóa cấu trúc ba lần mới, biến đổi OSP thành một hoán vị và sau đó là một vấn đề tối ưu hóa liên tục. Điều này giải quyết việc sao chép gen trong các GA và cho phép sử dụng trực tiếp tất cả các phương pháp phù hợp cho các vấn đề liên tục trong tối ưu hóa đặt cảm biến mà không cần can thiệp thủ công. Chúng tôi đã đánh giá phương pháp được đề xuất bằng cách triển khai chế độ mã hóa với các thuật toán GA và tối ưu hóa bầy đàn biến đổi (MPSO), hai trong số các thuật toán tiến hóa nổi tiếng nhất. Ngoài ra, chúng tôi tích hợp việc xác định mode trong quá trình tối ưu hóa để giải quyết tính thực tiễn của việc xác định hình dạng mode trong một cấu trúc cao tầng và một giàn thép mái vòm. Viên mã hóa được đề xuất giảm chi phí của GA từ 7 đến 10 phần trăm và MPSO từ 25 đến 54 phần trăm, cho thấy những tiến bộ trong việc giảm chi phí trong bối cảnh tối ưu hóa đặt cảm biến. Hơn nữa, tỷ lệ nút chung trong các vị trí thu được từ xác định phân tích và xác định mode giảm xuống còn 34% trong một số tình huống đối với cấu trúc cao tầng và 26% đối với giàn thép mái vòm. Điều này nhấn mạnh sự khác biệt đáng kể trong các vị trí dẫn đến từ xác định mode sử dụng các phản ứng cấu trúc so với các vị trí thu được chỉ từ các hình dạng mode phân tích.
Từ khóa
#đặt cảm biến tối ưu #thuật toán di truyền #mã hóa cấu trúc ba lần #tối ưu hóa bầy đàn #xác định modeTài liệu tham khảo
Abdollahzadeh S, Navimipour NJ (2016) Deployment strategies in the wireless sensor network: a comprehensive review. Comput Commun 91:1–16
An H, Youn BD, Kim HS (2022) Optimal sensor placement considering both sensor faults under uncertainty and sensor clustering for vibration-based damage detection. Struct Multidisc Optim 65(3):102
Ansari F (2007) Practical implementation of optical fiber sensors in civil structural health monitoring. J Intell Mater Syst Struct 18(8):879–889
Brincker R, Zhang L, Andersen P (2001) Modal identification of output-only systems using frequency domain decomposition. Smart Mater Struct 10(3):441
Çelebi M, Huang M, Shakal A, Hooper J, Klemencic R (2013) Ambient response of a unique performance-based design tall building with dynamic response modification features. Struct Des Tall Spec Build 22(10):816–829
Chisari C, Macorini L, Amadio C, Izzuddin BA (2017) Optimal sensor placement for structural parameter identification. Struct Multidisc Optim 55:647–662
Chow HM, Lam HF, Yin T, Au SK (2011) Optimal sensor configuration of a typical transmission tower for the purpose of structural model updating. Struct Control Health Monit 18(3):305–320
Clerc M, Kennedy J (2002) The particle swarm-explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Trans Evol Comput 6(1):58–73
Davis L (1985) Applying adaptive algorithms to epistatic domains. Proceedings of the Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI.
Downey A, Hu C, Laflamme S (2018) Optimal sensor placement within a hybrid dense sensor network using an adaptive genetic algorithm with learning gene pool. Struct Health Monit 17(3):450–460
Eberhart R and Kennedy J (1995) A new optimizer using particle swarm theory. MHS'95. Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science, IEEE.
Eiben AE, Smith JE (2015) Introduction to evolutionary computing. Springer, Heidelberg
Elsersy M, Elfouly TM, Ahmed MH (2016) Joint optimal placement, routing, and flow assignment in wireless sensor networks for structural health monitoring. IEEE Sens J 16(12):5095–5106
Fu YM, Yu L (2012) Optimal sensor placement based on MAC and SPGA algorithms. Adv Mat Res 594–597:1118–1122
Ge L, Quan Q, Cong D (2000) Optimal placement of sensors for monitoring systems on suspension bridges using genetic algorithms. Eng Mech 17(1):25–34
Guerriero F, Violi A, Natalizio E, Loscri V, Costanzo C (2011) Modelling and solving optimal placement problems in wireless sensor networks. Appl Math Model 35(1):230–241
Guo H, Zhang L, Zhang L, Zhou J (2004) Optimal placement of sensors for structural health monitoring using improved genetic algorithms. Smart Mater Struct 13(3):528
Han LZ, Zhang JQ, Yang Y (2014) Optimal placement of sensors for monitoring systems on suspension bridges using genetic algorithms. Appl Mech Mater 530–531:320–331
He C, Xing J, Li J, Yang Q, Wang R, Zhang X (2013) A combined optimal sensor placement strategy for the structural health monitoring of bridge structures. Int J Distrib Sens Netw 9(11):820694
He L, Lian J, Ma B, Wang H (2014) Optimal multiaxial sensor placement for modal identification of large structures. Struct Control Health Monit 21(1):61–79
Huang Y, Ludwig SA, Deng F (2016) Sensor optimization using a genetic algorithm for structural health monitoring in harsh environments. J Civ Struct Health Monit 6:509–519
Imran M, Hashim R, Abd Khalid NE (2013) An overview of particle swarm optimization variants. Procedia Eng 53:491–496
Kord S, Taghikhany T (2022) Parametric system identification of large-scale structure using decoupled synchronized signals. Struct Des Tall Spec Build 31(5):e1915
Kord S, Taghikhany T, Akbari M (2023) A novel spatiotemporal 3D CNN framework with multi-task learning for efficient structural damage detection. Struct Health Monit. https://doi.org/10.1177/14759217231206178
Li J, Zhang X, Xing J, Wang P, Yang Q, He C (2015) Optimal sensor placement for long-span cable-stayed bridge using a novel particle swarm optimization algorithm. J Civ Struct Health Monit 5:677–685
Lian J, He L, Ma B, Li H, Peng W (2013) Optimal sensor placement for large structures using the nearest neighbour index and a hybrid swarm intelligence algorithm. Smart Mater Struct 22(9):095015
Lim SM, Sultan ABM, Sulaiman MN, Mustapha A, Leong KY (2017) Crossover and mutation operators of genetic algorithms. Int J Mach Learn Comput 7(1):9–12
Liu W, Gao W-c, Sun Y, Xu M-j (2008) Optimal sensor placement for spatial lattice structure based on genetic algorithms. J Sound Vib 317(1–2):175–189
Markmiller JF, Chang F-K (2010) Sensor network optimization for a passive sensing impact detection technique. Struct Health Monit 9(1):25–39
Mukhopadhyay S and Ihara I (2011) Sensors and technologies for structural health monitoring: a review. New developments in sensing technology for structural health monitoring: 1–14.
Ni Y, Xia Y, Liao W, Ko J (2009) Technology innovation in developing the structural health monitoring system for Guangzhou New TV Tower. Struct Control Health Monit 16(1):73–98
Ni Y, Xia Y, Lin W, Chen W, Ko J (2012) SHM benchmark for high-rise structures: a reduced-order finite element model and field measurement data. Smart Struct Syst 10(4–5):411–426
Nieminen V, Sopanen J (2023) Optimal sensor placement of triaxial accelerometers for modal expansion. Mech Syst Signal Process 184:109581
Ostachowicz W, Soman R, Malinowski P (2019) Optimization of sensor placement for structural health monitoring: a review. Struct Health Monit 18(3):963–988
Papadimitriou C, Beck JL, Au S-K (2000) Entropy-based optimal sensor location for structural model updating. J Vib Control 6(5):781–800
Rao ARM, Anandakumar G (2007) Optimal placement of sensors for structural system identification and health monitoring using a hybrid swarm intelligence technique. Smart Mater Struct 16(6):2658
Sheng W, Peng G, Yang N, Kang Y, Söffker D (2020) Suppression of sweeping fluctuation of Fabry-Perot filter in fiber Bragg grating interrogation using PSO-based self-adaptive sampling. Mech Syst Signal Process 142:106724
Shi Y and Eberhart R (1998) A modified particle swarm optimizer. 1998 IEEE international conference on evolutionary computation Anchorage, AK, IEEE.
Shi Q, Wang H, Wang L, Luo Z, Wang X, Han W (2022) A bilayer optimization strategy of optimal sensor placement for parameter identification under uncertainty. Struct Multidisc Optim 65(9):264
Soman RN, Onoufrioua T, Kyriakidesb MA, Votsisc RA, Chrysostomou CZ (2014) Multi-type, multi-sensor placement optimization for structural health monitoring of long span bridges. Smart Struct Syst 14(1):55–70
Tan Y, Zhang L (2020) Computational methodologies for optimal sensor placement in structural health monitoring: a review. Struct Health Monit 19(4):1287–1308
Thiene M, Sharif-Khodaei Z, Aliabadi M (2016) Optimal sensor placement for damage detection based on ultrasonic guided wave. Key Eng Mater 665:269–272
Wang X, Ma J-J, Wang S, Bi D-W (2007) Distributed particle swarm optimization and simulated annealing for energy-efficient coverage in wireless sensor networks. Sensors 7(5):628–648
Xia Y (2007) A Benchmark problem for structural health monitoring of high-rise slender structures. http://www.zn903.com/ceyxia/benchmark/index.htm. Accessed 28 Aug 2023
Yang C, Xia Y (2022) Optimal sensor placement based on dynamic condensation using multi-objective optimization algorithm. Struct Multidisc Optim 65(7):210
Yang C, Lu Z, Yang Z (2018) Robust optimal sensor placement for uncertain structures with interval parameters. IEEE Sens J 18(5):2031–2041
Yi T-H, Li H-N and Gu M (2011) Optimal sensor placement for health monitoring of high-rise structure based on genetic algorithm. Math Probl Eng.
Yi T-H, Li H-N, Gu M (2012) Sensor placement for structural health monitoring of Canton Tower. Smart Struct Syst 10(4):313–329
Yi TH, Li HN, Zhang XD (2015) Health monitoring sensor placement optimization for Canton Tower using immune monkey algorithm. Struct Control Health Monit 22(1):123–138
Younis M, Akkaya K (2008) Strategies and techniques for node placement in wireless sensor networks: a survey. Ad Hoc Netw 6(4):621–655
Zamani MG, Nikoo MR, Jahanshahi S, Barzegar R, Meydani A (2023) Forecasting water quality variable using deep learning and weighted averaging ensemble models. Environ Sci Pollut Res 30(59):124316–124340
Zhang X, Li J, Xing J, Wang P, Yang Q, Wang R and He C (2014) Optimal sensor placement for latticed shell structure based on an improved particle swarm optimization algorithm. Math Probl Eng.
Zhao J, Wu X, Sun Q, Zhang L (2017) Optimal sensor placement for a truss structure using particle swarm optimisation algorithm. Int J Acoust Vib. https://doi.org/10.20855/ijav.2017.22.4489
Zhou G-D, Yi T-H, Li H-N (2014) Wireless sensor placement for bridge health monitoring using a generalized genetic algorithm. Int J Struct Stab Dyn 14(05):1440011
Zhu K, Gu C, Qiu J, Liu W, Fang C and Li B (2016) Determining the optimal placement of sensors on a concrete arch dam using a quantum genetic algorithm. J Sens.