遺傳算法與數(shù)據(jù)融合在橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別中的應(yīng)用分析

滕禎昳 蔣華

【摘 要】對橋梁結(jié)構(gòu)損傷進行識別有著一定難度，遺傳算法因其具備強大的全局搜索能力在土木結(jié)構(gòu)損傷識別領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，再加上數(shù)據(jù)融合使得采集到的各類數(shù)據(jù)進行集中處理，能夠在很大程度上增加識別結(jié)果的精確性。

【關(guān)鍵詞】遺傳算法；數(shù)據(jù)融合；結(jié)構(gòu)損傷；識別

對結(jié)構(gòu)損傷進行識別有著多類方式，其中遺傳算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最為常見，但觀察傳統(tǒng)的遺傳算法在效率上顯得不足，并且部分情況下識別精度達不到要求。將數(shù)據(jù)融合與遺傳算法進行融合能夠有效解決此類狀況，下面展開其在橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別中的應(yīng)用分析。

一、基本遺傳算法概念

（一）編碼

與編碼相對應(yīng)的是解碼，二者都是將解空間和搜索空間進行轉(zhuǎn)換，從解空間到搜索空間稱之為編碼，反之即為解碼。編碼的方式涵蓋多類，其中格雷碼編碼、二進制編碼最為常見，因在解碼上相比其他方式操作簡便而得到廣泛使用。當(dāng)在精度范圍上要求較高時格雷碼編碼更有優(yōu)勢，其主要應(yīng)用在一些大空間、大范圍數(shù)的情況，而二進制編碼更讓人耳熟能詳，其主要優(yōu)點在于編碼簡單且在進行一些變異、交叉這樣的遺傳操作時更加容易實現(xiàn)。

（二）適應(yīng)度函數(shù)

在使用遺傳算法的過程中主要利用到它能夠進行最優(yōu)值找尋的優(yōu)勢，而適應(yīng)度函數(shù)就符合這種特性，并且在個體適應(yīng)度更高的情況下，下一代得到特性遺傳的概率也會增加，反之在個體適應(yīng)度較低的情況下，很有可能出現(xiàn)個體在遺傳的過程中遭到淘汰。

（三）選擇

選擇的本質(zhì)就是復(fù)制，主要的目的在于對更優(yōu)良的個體進行遺傳傳遞。但不少人對于選擇的理解存在一個誤區(qū)，就是認為在這種選擇性遺傳下群體的最高適應(yīng)度也會增加，這是錯誤的。通過復(fù)制只能夠增加下一代的適應(yīng)度，進而對于總的群體來說平均適應(yīng)度會有所增加，但是提高最高適應(yīng)度這類說法是不準(zhǔn)確的。

（四）交叉

交叉的形式有多種：單點交叉、均勻交叉等，指的是群體中的個體通過隨機配對方式使得存在一定概率交換染色體，這樣一來也就產(chǎn)生了新的個體。

（五）變異

變異出現(xiàn)的可能性不高，但偶爾出現(xiàn)變異能夠使得群體的種類多樣化，以此防止群體出現(xiàn)早熟的狀況。最為常見的變異算子有有效位變異、基本位變異等。

二、模糊邏輯數(shù)據(jù)融合

（一）基本理論

在采集數(shù)據(jù)中最為重要的一點是保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，部分系統(tǒng)需要獲取到的數(shù)據(jù)是多源性的，這種情況下存在多個傳感器進行數(shù)據(jù)采集，當(dāng)這些傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行融合時，能夠從中篩選出更有價值的信息。在數(shù)據(jù)融合中單值評價指標(biāo)極為重要，由于該指標(biāo)主要通過多種知識源而形成，因此能夠有效反映出各個傳感器采集到的數(shù)據(jù)信息，相比較單一數(shù)據(jù)源獲取到的信息更加全面。模糊邏輯數(shù)據(jù)融合實質(zhì)上就是建立在模糊推理、模糊判斷的基礎(chǔ)上進行相關(guān)思維決策的過程。

（二）模糊關(guān)系函數(shù)的融合

在對模糊關(guān)系函數(shù)融合進行分析時以函數(shù)u（x，y）和函數(shù)v（x，y）作為例子，通過對這兩個函數(shù)進行相應(yīng)的融合做出說明。

u（x，y）---基于位移進行損傷識別模糊關(guān)系函數(shù)

v（x，y）---基于頻率振型進行損傷識別模糊關(guān)系函數(shù)

這兩個函數(shù)通過融合后形成函數(shù)w（x，y），模糊關(guān)系函數(shù)如公式2-1所示。

f[u（x，y），v（x，y）]= w（x，y） （2-1）

通過泰勒級數(shù)的表示方式后并忽略高階項和常數(shù)項得到2-2所示。

w=αu+βv，α+β=1（2-2）

三、遺傳算法與數(shù)據(jù)融合在橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別中的應(yīng)用

如圖1所示為橋梁結(jié)構(gòu)實物，首先將梁結(jié)構(gòu)進行相應(yīng)的離散，再使用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的方式進行數(shù)據(jù)采集，通過各類傳感器對參數(shù)進行采集得到如表1所示的數(shù)據(jù)。

為了進一步分析傳統(tǒng)遺傳算法和多目標(biāo)遺傳算法之間的區(qū)別，在對梁結(jié)構(gòu)進行施壓時利用了千斤頂模擬損傷，并將各個節(jié)點上的數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的采集，利用不同遺傳算法進行損傷識別，如圖2、圖3所示。

通過分析圖4圖5可以看出改進算法在50幾次的時候就已經(jīng)找到了最優(yōu)解，而傳統(tǒng)算法則進來了100多次。此外，在最優(yōu)解的顯示上改進算法也要明顯于傳統(tǒng)算法，也能夠反映出改進算法在搜索性能上得到了很大的提升。

在數(shù)據(jù)融合處理方面通過實驗發(fā)現(xiàn)單一使用頻率振型識別在結(jié)果顯示上不夠清晰，而在數(shù)據(jù)融合之下使得損傷識別可信度得到大幅度提升，此類損傷識別方式更為直觀。

四、結(jié)語

本文通過研究發(fā)現(xiàn)在遺傳算法中加入模糊優(yōu)選理論的思想后使得識別結(jié)果更加精確，與此同時也在一定程度上提升了算法的效率，在橋梁損傷識別中有著很大的發(fā)展前景。

【參考文獻】

[1]孫詩裕，俞阿龍，趙磊，張鵬鵬.遺傳算法與數(shù)據(jù)融合在橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別中的應(yīng)用[J].公路，2016，61（04）：60-65.

[2]張佳程，周邵萍，蘇永升，郝占峰.基于數(shù)據(jù)融合與單純形遺傳算法的管道損傷識別[J].華東理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2015，41（01）：132-136.

[3]詹武平，肖同林，聶沖.基于遺傳算法的目標(biāo)軌道測量數(shù)據(jù)融合處理方法[J].電子學(xué)報，2010，38（S1）：89-93.

[4]李志宇，史浩山.基于自適應(yīng)遺傳算法的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報，2009，21（14）：4429-4432.

[5]王天荊，楊震，胡海峰.基于遺傳算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合路由算法[J].電子與信息學(xué)報，2007（09）：2244-2247.