传感器优化布设

传感器优化布设（精选3篇）

传感器优化布设 第1篇

1 拱桥健康监测及传感器布设的相关概述

1.1 拱桥健康监测系统

拱桥是城市交通中的重要组成部分,在实际的拱桥工作阶段,不可避免地会受到一些外界因素的影响,导致拱桥受到损伤,影响使用寿命和服务安全。针对这类情况,可以采用拱桥健康监测系统,主要对桥梁的结构截面应力、几何形态、荷载、振动、强度和表面等内容进行监测,并完成健康状态诊断和远程监控,为拱桥的维护提供基础。

1.2 拱桥健康检测的传感器布设

传感器需要监测到所有拱桥健康监测系统所要监测的内容,因此,采用加速度传感器。通常情况下,主要布置在桥的主纵梁部分和桥面,可以按照一定的距离,保障加速度传感器能够测定有效参数。应变计,主要是对拱桥的局部应变和的应弯模态进行测量,对桥梁构件的服务年限进行预测,其主要布置在桥梁的主拱肋,完成对结构构件应变情况的测量。风速仪的使用量较少,主要测量桥梁周边的风速变化。通过对传感器的有效布设,可以对拱桥的健康状态进行监控,进而为保证拱桥的安全和功能发挥提供基础。

2 遗传算法在拱桥的健康监测传感器优化布置中的应用

健康监测传感器布置质量和布置科学性,可以有效提高健康监测的质量,为拱桥的维护提供指导和参考。传感器的布置需要经过详细的计算和规划,本文就拱桥健康监测传感器优化布置中的遗传算法的应用进行分析。

2.1 工程实例

本文围绕拱桥健康监测的传感器优化布设展开探讨,其中桥梁为连续梁钢拱协作体系桥,具有较大的跨度,跨度约为300m,桥长578m,宽度为48.6m,连接的河道两边,具有较大的车流量,使得桥梁必须要具备较高的承载力,提高交通运行效率,从而有效推动区域经济发展。由于桥梁受到自然因素和车辆因素的影响,该桥梁采用传统的健康监测的方式。但由于传感器布设不够全面,导致健康监测的效果不够理想,需要对其进行优化和改进,结合遗传算法完成对传感器的优化布设。

2.2 遗传算法在传感器优化布设中的应用

在实际的拱桥传感器优化布设中,可以采用奇异值分解法、Guyan模型缩减法和有限元法等对其进行优化,而遗传算法的应用,可以有效提高优化效果,提高传感器优化设计的适应性。

传统的遗传算法在传感器布设中,主要是对目标函数中的变量进行分析,并进行基因编码,从而生成群体,将生成的群体代入到相关函数中,展开评价。为了完成拱桥的传感器布置优化,结合优胜劣汰的思想,通过适应度函数对拱桥中的基本结构构件展开计算,并不断对适应度进行比较和分析,为遗传打下基础。

该工程在实际应用遗传算法中,结合桥梁的基本情况,以主梁和拱肋为例,选择适宜的适应度函数,完成遗传算法在拱桥健康监测传感器优化布置中的应用。首先,需要设置所有振动模态,并设置为n个振型,可以得到Φ=[Φ1,Φ2,…,Φn],自由度为N,且有m个测点。针对桥梁的主梁,可以得到主梁的适应度如下:

其中适应度模型中的Φrj是第j个振型的第r个分量,上述自由度模型中,适应度越小,则得到布置效果越优。

主梁布置完成后,需要布置拱肋的传感器,由于拱桥拱肋与最外层纤维应变具有正比的关系,为此,将其设为,且振型相同,得到下列模型。

式(2)中的与第一个模型类似,且同样适应度越小,所得到的布置效果越好。

以上分别得到拱桥主梁和拱肋的遗传算法,其余的桥梁构件,同样可以采用上述两种模型进行计算,从而完成对拱桥健康监测传感器的优化布设。

3 应用效果

按照上述适应度的基本情况,构建Ansys模型,从而产生一个实体模型,并根据拱桥的基本情况布置传感器。通过模型,本工程用了105个加速度计、314个应变计、60个温度计、2个风速器和2个摄像机。其中主梁共布置加速度计48个,拱肋上公布置加速度传感器48个。而应变器主要布置在拱桥的多个构件上,完成对结构构件服务年限的监测,其主要分布在拱肋上,且主要分布在主拱肋上。温度计则主要分布在主梁、主拱肋和拱桥梁两端,其中主拱肋上共有30个,主梁上有6个,其他拱肋上有12个,拱桥梁两端共有12个。风速计和摄像机分别分布在拱桥两端上升拱的部分,完成对风速和影像的记录。

遗传算法在拱桥健康监测传感器的优化布设中,具有较高的应用价值,结合遗传算法中的优胜劣汰思想,能够取得良好效果,进而有效促使各个传感器的功能得到全面发挥,并切实覆盖桥梁中的不同结构构件,从而有效完成对桥梁的健康监测,进一步提高监测效果。而且,在传感器优化布设优化中采用遗传算法,可以进一步提高传感器的测量效果。

4 结语

拱桥是交通设施的重要组成部分,连接河道两岸,推动城市发展,但是,桥梁在实际应用中,会受到一些外界因素和桥梁自身因素的影响,导致一些安全隐患发生。针对该类情况,需要科学构建拱桥健康监测系统,完成对拱桥的管理和控制。传感器布设是健康监测系统构建的关键内容,科学地将遗传算法应用到拱桥健康监测传感器优化布置中,可以进一步提高传感器的布置质量和布置效率,进而有效提高健康监测质量,推动拱桥的功能全面发挥。

摘要：桥梁是现代交通中的重要组成部分,对车辆的运行安全和城市发展的影响十分明显。但是,在实际的桥梁应用过程中,桥梁可能会受到一些问题的影响,导致桥梁出现健康问题,制约桥梁的安全性和服务能力。为此,需要采取有效的方法,对桥梁的健康状况进行监测。以拱桥为例,分析基于遗传算法的拱桥健康监测传感器优化布设,并详细阐述计算原理和具体的布设方式,旨在为相关技术人员提供参考,提升拱桥健康监测传感器布设的有效性,进一步提高桥梁健康监测的效果,加强桥梁的安全性和功能性,保障城市交通的服务水平和服务质量进一步提高,实现城市的持续健康发展。

关键词：遗传算法,拱桥健康监测,传感器,优化布置

参考文献

[1]刘威,吴春利,王静.单亲遗传算法在桥梁传感器优化布设中的应用[J].中外公路,2012(1):195-198.

[2]左云.遗传算法在拱桥健康监测传感器优化布设中的应用[J].中国科技信息,2012(24):93.

[3]梁鹏,李斌,王晓光,等.基于桥梁健康监测的传感器优化布置研究现状与发展趋势[J].建筑科学与工程学报,2014(1):120-129.

[4]王赫,张焕,康岳江.大型桥梁健康监测的传感器优化布置研究[J].公路交通科技:应用技术版,2014(5):23-26.

传感器优化布设 第2篇

为了避免或减小桥梁在运营期间由于各种原因出现损伤破坏而造成的损失, 必须对桥梁结构采取有效的监测手段, 桥梁健康监测也就逐渐受到各界的关注[1]。

传感器优化布设是近年来桥梁健康检测研究的一个热点。健康监测系统使用的传感器越多, 测量的信号越丰富。但由于传感器、二次仪表及磁盘的费用, 一般只能使用有限数量的传感器。如何放置有限数量的传感器以获得尽可能多的信息, 是大跨桥梁结构健康监测系统的关键技术之一。

现有的传感器优化布设的常用计算方法主要有非线性规划优化方法、序列法、推断算法、随机类方法等。近年来, 由于遗传算法作为新型优化方法具有良好的潜质, 该算法受到普遍的关注。遗传算法具有简单、易操作、需求低、并行和全局性等特点, 它已经在非常广泛的领域中取得了成功应用[2]。

目前针对拱桥的传感器优化布设研究相对较少, 有关的大量研究工作都集中在悬索桥、斜拉桥等桥型当中[3]。所以, 拱桥的健康监测在理论研究和方案实施上, 都存在着较大的研究发展空间。

本文将应用遗传算法来选择一座拱桥 (益阳茅草街大桥) 的最优传感器布点。

1 计算原理

通常遗传算法的计算步骤是:有目标函数的话首先对目标函数中的变量基因编码, 如果没有具体的目标函数则对需要考虑的参数编码, 然后产生群体, 再将群体代入适应度函数选择评价、交叉、变异, 如此循环往复, 直至适应度趋于收敛。目前大部分的遗传算法都是依照这个步骤进行的[4]。

与通常的遗传算法相比, 本文取用了遗传算法优胜劣汰的基本思想, 但在计算中仅利用了遗传算法的适应度函数对大桥主要构件进行计算。遗传算法在搜索进化的过程中直接采用适应度 (adaptation) 来评估串或解群的优劣, 并以此作为后续遗传操作的依据。因此, 适应度在遗传算法中十分重要, 它的选取直接影响最优解。对同一群体采用不同的适应度函数将直接决定优于群体平均适应度的个体和其数目, 势必影响遗传算法的整体性能。而且, 当适应度函数设计不当时, 会对遗传算法产生较大的影响。

对于本文所研究的茅草街大桥而言, 拱肋、吊杆、主梁、桥面系是其最主要的组成部分, 也是监测方案的主要监测对象。因此, 对这些主要构件的传感器布点的优化结果基本上也就可以决定全桥的传感器布设的大致方案。本文的优化目标函数也是通过各个构件 (拱肋、主梁、吊杆等) 的适应度函数来体现。为了便于比较进而取得更好的结果, 本文在选取节点的位移模态的时候分别考虑了计算不同阶振型的情况。这种计算方法首先假定了传感器数目即测点的数目, 然后进行寻优计算。

2 工程实例

湖南省益阳茅草街大桥是S1831线跨越松澧洪道、藕池河西支、南茅运河及沱江的一座特大型桥梁。其中, 跨松澧洪道的主桥为80m+368m+80m三跨连续自锚中承式钢管混凝土系杆拱桥, 长528m (如图1) 。全桥桥面宽度为16.0m。

考虑到茅草街大桥结构的特点, 在选择传感器最优布点时, 设计了以下两种适应度。

设计算所用振型 (也称为位移模态) 为:φ=[φ1φ2…φn] (取n个振型) , 结构模型自由度为N, 故φi为N维向量。系统自由度数为N个, 其中m个测点, ο=N-m个非测点。

对于桥面主梁, 由于桥面主梁构件主要存在竖直方向的变形, 因此设计的适应度如下表示:

式中φrj为第j振型第r分量;表示r限于全部非测点。这种适应度越小越有利。

对于桥梁的拱肋, 因为拱肋最外层纤维的应变与其曲率成正比, 所以采用曲率模态来寻找传感器的最优布点。

记曲率模态为:φ"=[φ1"φ2"…φn"] (取n个振型) , 则该适应度为:

各参数同 (1) 式。该适应度越小越有利。

在这里仅列出主梁、拱肋采用了遗传算法来寻求最优布点, 对于吊杆、系杆等构件也参照采用。

首先建立茅草街大桥的ANSYS模型, 计算其前30阶振型。本文将主要构件所需节点的位移模态数据全部计算出来, 统计编辑为数据文件, 以备在编撰程序后作为输入文件。数据文件包含的位移模态数据共有11060组数据。

本文分别用前10阶、前20阶以及前30阶竖向振型和适应度f1计算了9、13、23、33个竖向加速度计在桥面主梁上的最优布点;用前10阶、前20阶以及前30阶横向曲率模态及f2计算了拱肋上5、9、19、39个加速度传感器的最优布点。计算拱肋是假定拱肋各截面的刚度不变。

为了达到简化计算的目的, 在桥面主梁上取67个节点 (依次编号为1-67号节点) , 针对茅草街大桥的情况, 桥面主梁选取利用前30阶振型计算布置13个加速度传感器的方案 (如图2) 。在拱肋上取91个节点 (依次编号为1～91号节点) , 针对茅草街大桥的情况, 拱肋选取利用前30阶振型计算布置9个加速度传感器的方案 (如图3) 。

最终桥梁的传感器布设方案就是以计算结果为主结合桥梁关键部位来布设传感器。茅草街大桥主要构件加速度传感器布设方案如图4所示。

3 结果分析及结语

茅草街大桥作为国内跨度最大的中承式钢管混凝土系杆拱桥之一, 其结构情况是非常复杂的。用广义遗传算法确定茅草街大桥最优测点的计算结果可以得到这些结论:

(1) 优化后的测点位置与桥梁结构分析中较敏感的构件部位比较接近, 与拱桥的设计原理相吻合。

(2) 计算不同阶数的振型对最优测点的选取有一定的影响, 取前10、20、30阶振型进行计算所得到的最优测点并不完全一致。

(3) 只有同时考虑振型中不同构件不同方向的分量, 才能对不同构件不同方向的传感器最优测点进行比较。

(4) 遗传算法作为一种很有前途的优化方法, 用于选取大跨度拱桥的最优测点计算是比较合适的。同时, 它的编程及操作都需要做进一步研究和完善。

摘要：本文首先对拱桥健康监测的原则和方法做了一些介绍, 然后阐述了本文所使用的遗传算法的特点, 并且通过计算湖南益阳茅草街大桥健康监测方案中的传感器最优布点这个算例来验证遗传算法在拱桥中优化传感器布设应用的可行性, 最后得到了一些一般性的结论, 同时还提出了需要进一步研究的问题。

关键词：拱桥,健康监测,传感器,优化布置,遗传算法

参考文献

[1]秦权.桥梁结构的健康监测[J].中国公路学报, 2000, 13 (2) :37-42

[2]Gen M., R.Cheng.Genetic Algorithms and Engineering Design[M].Wiley, New York:1997.

[3]左云, 陈明宪, 赵跃宇.桥梁健康监测及传感器的优化布置[J].公路, 2004, (4) :90-94

传感器优化布设 第3篇

地(地下水)源热泵空调系统作为一种新型清洁能源利用工程，以其不可替代的优势在建筑节能及环保领域得到了迅速推广和广泛应用[1,2]。地下水源热泵(groundwater source heat pump)空调系统利用天然地下水温度常年较为恒定的特性，将地下水作为能量载体，夏季制冷，冬季取暖，开发和利用浅层地能资源。

作为新型节能空调，地源热泵系统的实际运行效果一直为业界关心。为提高浅层地能资源的利用率，实现地下水资源可持续利用，根据水资源论证的要求，地下水源热泵系统通常采取同期抽-灌循环的运行方式[1,3,4]。因频繁运行、用地面积有限等条件限制，热量随回灌水体在地下含水层的运移过程直接决定着热泵系统的工作效果。

回灌水体与天然地下水间存在温度差异，抽-灌水流作用下，热量随回灌水体的运移而导致邻近抽水井出水温度升高或降低，被称为“热(冷)贯通”现象[5,6]。这种现象势必导致地下水源热泵系统工作效果的降低。热泵系统运行条件下，热量随抽-灌地下水流的运移规律研究也颇具理论及实际意义。基于地下水热量运移过程模拟，工作井优化布设是其工程论证及其良好运行的前提保障。通过建立理想的“对井抽-灌”概念及数学模型，模拟拟建地下水源热泵系统特定水流及热源条件下，抽水-回灌井不同井间距夏季运行期间地下水热量运移过程，通过确定抽、灌井合理间距为工作井优化布设问题提供理论参考和依据。

1 地下水热量运移数学模型

随着对地下水源热泵系统运行效果及设计精度要求的提高，在其实际工作中，有关热量在地下含水层中运移过程规律的研究并未引起广泛的重视。地上热泵空调系统与地下含水层之间存在一个包含“水流”和“热量”两部分在内的循环过程。含水层中热量运移过程非常复杂，水流与热量同时输运，构成了反映渗流场和热能势场的两场耦合问题[7,8]。

含水介质地下水热量输运主要依赖对流和热弥散作用实现[7,8]。对流指因存在水力梯度，地下水流动产生热交换的强迫对流作用;热弥散即热动力弥散，包括热传导和热机械弥散(类似溶质运移中的机械弥散而引起的热量输运)两部分。假定含水介质无形变，忽略自然热对流，考虑对流-弥散作用，分别建立地下水、含水介质骨架的能量守恒方程[7,8]:

式中:Ef,s为地下水、含水介质骨架单元内能(L2T-2);Tf,s为地下水、含水介质骨架温度(K)，ρf,s为地下水、含水介质骨架密度(ML-3);QTf,s为地下水、含水介质骨架质量单元热量输运源/汇项(L2T-3);λcondf,s,dispf分别为地下水、含水介质骨架热弥散系数张量的传导和机械弥散部分(MLT-3K-1);n为孔隙度;uif为地下水实际流速(LT-1)。视含水介质等效连续，合并(1)、(2)式建立含水介质体积单元总的能量守恒方程:

假设地下水、含水介质骨架间热动平衡瞬时发生，即Tf,s-T=0;且地下水、含水介质骨架内能Ef,s仅为温度Tf,s的线性函数，与密度、浓度等变化无关，地下水、含水介质骨架分别有Ef=CfTf和Es=CsTs。含水介质地下水热量运移控制方程为:

式中:T=Tf,s为含水介质体积单元温度(K);Cf,s为地下水、含水介质骨架体积单元比热容(L2T-2K-1);vif为地下水渗流速度(LT-1);QT=nρfQTf+(1-n)ρsQTs为介质体积单元热输运源/汇项(ML-1T-3)。

控制方程描述了含水介质体积单元受对流、弥散作用热量增减导致温度的变化，其中含水介质热弥散系数张量λij如下表达:

式中:λf,s分别为地下水、含水介质骨架体积单元热传导系数(MLT-3K-1);αL,T为地下水的纵、横向热弥散度(L);为绝对达西流速通量(ML-1);δij为Kronecker系数。(5)式中热传导系数λf,s常取定值;而热机械弥散的数学表达颇有不同，各计算式多含可调常数，大多据各自实验所得[9,10,11]，因实验或模拟结果而异。通常地下水流动时，Re≤10，可认为λdisp与成正比，m取1时，(5)式简化为纵、横热弥散度αL,T多与溶质弥散类比，尚无统一计算模型。由(4)、(5)两式可见，对流、弥散作用决定着含水介质单元热量输运，与地下水渗流速度密切相关。

通过流动方程vif，可使地下水热量运移控制方程与地下水流控制方程(略)联立求解[12]，建立含水介质地下水热量运移数学模型，模拟地下水源热泵系统运行期间地下水热量运移过程。

2 场区水文地质概念模型及模拟运行方案

该地下水源热泵工程拟建于成都市西北郊温江区，地处岷江水系冲洪积扇中上部堆积阶地，地形较为平坦，高程526.6～530.3m。场区覆盖有薄层耕植土(厚度0.8～1.3m)，下部为厚度超百米的更新统砂卵石孔隙潜水含水层(Q4al+pl)。该含水层组颗粒粗，富水性好、透水性强，地下水位埋深2～3m，年变幅不明显，出水量大、易回灌，是地下水源热泵系统较为理想的采灌层位。该热泵系统设计抽、灌水井深均60m，过滤器埋深40～60m，井径30cm，均为非完整潜水井。

模型计算时，假定含水层均质、各向异性，厚度为100m，可忽略其初始水力坡度，抽、灌水井均为第一类水头边界，不考虑降水和蒸发源汇项，循环水量全部实现回灌，根据夏季冷负荷设计计算得到夏季抽-灌水量为400m3/d(采灌平衡);初始地下水温度18℃，忽略天然条件下的地温梯度和外界环境等影响，抽、灌水井亦均为第一类温度边界，回灌水温30℃(日均冷负荷400m3×12℃)[13]。模拟区远大于水头和热量影响范围，计算时可假设井壁绝热。据场区抽水试验及水文地质工程地质详勘工作成果，水文地质及水热物性参数如表1[13]。

为直观说明地下水源热泵运行时特定水流和热源条件下，含水介质地下水热量运移过程特征，选取“对井抽-灌”的理想运行方案，即抽水、回灌井各一口，通过模拟不同对井间距热泵系统夏季运行期间(92天)地下水热量运移过程，确定该水文地质条件及负荷设计方案下合理的井间距，为热泵系统复杂的工作井群优化布设提供参考依据和基础。

3 不同井间距热量运移过程模拟结果

为满足循环水量要求，地下水源热泵系统工程通常较为复杂的将几口甚至几十口抽水、回灌工作井布设在有限的场地区内。将热泵系统复杂的工作井简化为理想的“对井抽-灌”运行模式，该条件下地下水运移过程模拟是合理布设工作井群、避免“热贯通”现象、实现热泵系统良好运行效果的前提基础。

依据文中所述水文地质概念模型，全区夏季“对井抽-灌”循环运行92天的理想运行方案，模拟不同对井间距地下水热量运移过程，分析不同对井间距对地下水热量运移特征的影响，计算过程及方法不再赘述[7,8,12]。当抽、灌井间距在20m至100m变化时，该地下水源热泵系统夏季运行结束时地下水热量影响范围的变化(以19℃等温线计)如图1所示，并给出夏季运行期间沿抽-灌井剖面、埋深50m处典型观测点a、b、c、d在不同井距条件下的温度变化曲线(图2)。

根据计算结果(图1)，不同对井间距、夏季运行结束后，回灌井附近热水体大致呈“椭球状”分布，背向抽水井一侧热量影响范围受井间距变化影响微弱;而抽水井一侧，热量影响范围随井间距变化差别较为显著。当井距由20m增至60m时，抽水井一侧热量影响范围随之由25m增加到55m;当井间距小于、等于50m时，热量影响范围均达到抽水井，“热贯通”现象发生。当井间距进一步由60m增加至100m，“热贯通”不再发生，抽水井一侧热量影响范围由55m减至40m，但仍略大于背向一侧。当井间距小于60m时，井间距越小，在抽-灌地下水流作用下含水介质中热量向抽水井的运移越迅速，距回灌井较近观测点升温越快、幅度越大(图2中a、b点);井距超过60m时，随井距增加抽-灌水流对热量运移影响逐渐减弱，距回灌井较远观测点升温微弱且缓慢(图2中c、d点)。

可以看出，井间距不同对热泵系统夏季运行时地下水热量运移过程的影响比较明显。场地区水文地质条件及运行方案下，对井间距小于60m时，随井间距增加，热量影响范围随之增大，“热贯通”现象也逐渐减弱;对井间距超过60m时，随间距的增大，热量影响范围也逐渐减小，“热贯通”现象不再发生。

目前有关“热贯通”现象衡量尚无明确规定，文中水文地质条件及简化的“对井抽-灌”理想运行方案下，热泵系统抽、灌水井间合理距离宜设置在50～60m间。因水文地质条件、水热物性及运行模式等方面差异，井距的合理性不可一概而论，群井运行时合理井距的论证则更为复杂。不同井间距地下水热量运移过程模拟，有助于避免“热贯通”现象发生及热泵系统复杂井群的优化布设。

4 结论

(1)建立的理想“对井抽水-回灌”概念及数学模型，能够直观反映拟建地下水源热泵系统夏季运行期间特定水流及热源条件下含水介质地下水热量运移过程。说明在该水文地质条件和运行模式下，地下水源热泵系统这种新型清洁能源利用工程是可行的。

(2)抽、灌水井间不同井间距对热泵系统夏季运行期间地下水热量运移过程影响显著。文中场区水文地质条件及运行方案下，对井间距小于60m时，随井间距的增加，热量影响范围随之增大;对井间距超过60m时，随间距继续增大，热量影响范围逐渐减小;该热泵系统抽、灌井合理间距应在50～60m间。