Strukturell modal identifiering har blivit allt viktigare för hälsoövervakning, feldiagnos, vibrationskontroll och dynamisk analys av tekniska strukturer under de senaste åren. Baserat på en analys av traditionella optimeringsalgoritmer, föreslår detta dokument en ny sensoroptimeringskriterium som kombinerar den effektiva oberoende (EFI) metoden med modal stamenergi (MSE) metoden. Med tanke på den komplexa strukturen och enorma grad av frihet (DOFs) av modern betongbåge damm, en kvant genetisk algoritm (QGA) används för att optimera motsvarande sensornätverk på uppströms ytan av en damm. Slutligen använder denna studie en specifik betongbågsdamm som exempel och bestämmer den optimala sensorplaceringen med den föreslagna metoden. Genom att jämföra resultaten med de traditionella optimeringsmetoderna, visas den föreslagna metoden för att maximera den rumsliga skärningsvinkeln bland de modala vektorerna i sensornätverk och kan effektivt motstå omgivande perturbationer, vilket kommer att göra de identifierade modalparametrarna mer exakta.
I REF använde Zhu och medförfattare kvantgenetiska algoritmen (QGA) för att optimera motsvarande sensornätverk på uppströmssidan av en damm.
Determining the Optimal Placement of Sensors on a Concrete Arch Dam Using a Quantum Genetic Algorithm
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}