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光纤智能结构的软计算方法研究

杨明  
【摘要】: 结构的健康监测是近年迅速发展的应用技术,目的是增加结构可靠性,降低维修成本。其关键是结构中的控制器部分。控制器是智能结构的中枢,其控制和监测评估对象就是结构本身。由于所处环境的不确定性与时变性,加之智能结构本身是一个复杂系统,既有表现为确定性数量的数据信息,又有用自然语言描述的模糊信息,因此要求控制器应具有高度的智能化,具有一定的鲁棒性和学习功能。所以软计算方法是适应智能结构控制器的智能化控制要求的。软计算是正在发展起来的一种计算方法,它与人脑相对应,具有在不确定及不精确环境中进行推理和学习的卓越能力。软计算有若干种计算方法构成,包括神经网络理论、模糊集合理论、近似推理及一些优化方法。软计算作为一种创建计算智能系统的新颖的方法,正在引起人们的关注。目前我们已经认识到,复杂的实际问题如对智能结构的监测,需要智能系统对各种不同来源的知识、技术和方法进行组合。设计这类智能系统的精髓就是软计算。所以本文主要讨论了软计算方法在光纤智能结构健康监测中的应用,主要的工作有以下几点: 第一,光纤智能结构是将具有仿生命功能的光纤传感器和致动器与基体材料结合,使结构可以自己调整结构参数以适应外界变化。其中光纤传感器既能传感又能传输信息,是目前智能结构中最常用的和最有前途的智能材料之一。文中论述了F–P和Bragg光栅两种最有希望在智能结构中应用的光纤传感器的原理及相关的实验和相应的光纤智能夹层的情况。 第二,信息粒度计算是软计算科学中的一个重要分支,是模糊的、不完整的、不精确的及海量的信息处理的重要工具和人工智能研究领域的热点,粒度计算从实际出发,用可行的满意近似解代替精确解,改变了传统的计算观念,使信息的处理更科学、合理、经济和易于操作。本文将信息粒度原理和粒度计算运用到结构的状态综合评估中,分别引入字符型颗粒和数字型颗粒来定量描述智能结构中的字符特征和数字特征。最后综合两种特征给出一种更趋合理的状态评估输出。并在性能上与神经网络方法做了比较。 第三,更进一步地,论述了基于概念格产生带有可信度的规则、并根据规则进行状态评估的普遍的方法。概念格是知识的一种表现模型。本文建立了容差近似空间的一种广义概念格结构,给出了定义,描述了建立方法和由它产生规则的原则。讨论了计算复杂性问题。 最后,在实际机翼上的实验验证了光纤智能夹层和信息处理的有效性。提出了“膜上系统”(SOM)的概念,对于文中尚未解决的问题提出了若干解决方案。本文得到国家自然科学基金(No.50135030和No.90205031)的支持。


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