用于结构健康监测中的传感器优化布置

资 源 简 介

用于结构健康监测中的传感器优化布置

详 情 说 明

结构健康监测（SHM）是工程领域的重要研究方向，旨在通过传感器网络实时监测建筑、桥梁等结构的健康状况。其中，传感器优化布置是提升监测效率的关键环节，它需要在有限的传感器数量下最大化信息获取能力。

核心目标 传感器布置需满足两个核心需求： 模态可观测性：通过合理分布传感器，确保能捕捉结构的低阶和高阶模态信息，如振动频率和振型。 数据冗余最小化：避免传感器覆盖区域重叠，减少冗余数据，降低计算成本。

常用优化方法 基于模态分析的方法：通过有限元模型提取结构模态，选择对模态向量敏感的布置点，例如使用有效独立法（EFI）或模态保证准则（MAC）。 信息熵最大化：将传感器位置视为信息源，优化布置以最大化信息熵，确保数据多样性。 智能算法应用：遗传算法、粒子群优化（PSO）等可通过迭代搜索找到全局最优的传感器分布方案。

挑战与趋势 大型结构适应性：针对超高层建筑或长跨桥梁，需解决传感器信号衰减和噪声干扰问题。 多目标优化：平衡成本、精度和鲁棒性，例如在抗震监测中优先布置高应力区域。 新兴技术融合：无线传感器网络（WSN）和机器学习可动态调整布置策略，提升长期监测的智能化水平。

传感器优化布置直接影响SHM系统的可靠性和经济性，是跨学科研究的典型课题，未来或进一步结合数字孪生技术实现实时动态优化。