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在结构健康监测(SHM)中,传感器的优化布置是一个关键问题,直接影响监测数据的质量和系统的有效性。合理的传感器布置可以高效捕捉结构的关键响应,同时减少硬件成本和数据处理的复杂度。
为了实现传感器优化布置,通常会考虑模态分析、信息熵或能量分布等指标。模态分析帮助识别结构的敏感位置,如振动模态中位移较大的区域,适合布置传感器以捕捉主要动态特性。基于信息熵的方法则通过最大化数据的信息量来优化传感器位置,确保采集的数据具有高信息价值。
此外,传感器布置还需考虑实际约束,如结构可访问性、电磁干扰以及多传感器之间的冗余性。优化算法(如遗传算法、粒子群优化)常被用于求解最优布置方案,平衡覆盖范围和成本效益。
最终,优化的传感器布置不仅能提升监测精度,还能减少后续数据分析的负担,为结构健康监测提供可靠的数据基础。