公开(公告)号：CN108981783B

公开(公告)日：2019-08-13

申请号：CN201810496570.2

申请日：2018-05-16

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 侯吉林 ,  张青霞 ,  周润芳 ,  史永康 ,  李冬生

IPC: G01D21/00

Abstract: 本发明公开了一种基于灵敏度体积最大化的虚拟质量优化方法，属于结构损伤识别领域。利用矩阵体积来刻画矩阵各向量之间的不相关性，将优化的目标函数构造为灵敏度矩阵的体积，通过最大化目标函数对虚拟质量进行优化。本发明的方法通过利用基于灵敏度矩阵体积最大化的优化准则，将矩阵体积作为衡量矩阵中各测点列向量不相关性的标准，并将矩阵体积作为优化的目标函数，通过使目标函数最大来得到虚拟质量布置位置的优化顺序，以此保证灵敏度矩阵包含尽可能多的信息，从而保证损伤识别的精度。本发明操作方便容易实施，计算效率高，具有广阔的应用前景和实用价值。

公开(公告)号：CN108981783A

公开(公告)日：2018-12-11

申请号：CN201810496570.2

申请日：2018-05-16

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 侯吉林 ,  张青霞 ,  周润芳 ,  史永康 ,  李冬生

IPC: G01D21/00

CPC classification number: G01D21/00

Abstract: 本发明公开了一种基于灵敏度体积最大化的虚拟质量优化方法，属于结构损伤识别领域。利用矩阵体积来刻画矩阵各向量之间的不相关性，将优化的目标函数构造为灵敏度矩阵的体积，通过最大化目标函数对虚拟质量进行优化。本发明的方法通过利用基于灵敏度矩阵体积最大化的优化准则，将矩阵体积作为衡量矩阵中各测点列向量不相关性的标准，并将矩阵体积作为优化的目标函数，通过使目标函数最大来得到虚拟质量布置位置的优化顺序，以此保证灵敏度矩阵包含尽可能多的信息，从而保证损伤识别的精度。本发明操作方便容易实施，计算效率高，具有广阔的应用前景和实用价值。