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基于并行量子遗传神经网络的自诊断智能结构传感器的优化配置
被引量：
2
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作者
谢建宏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第3期919-922,共4页
针对压电智能复合材料层板,基于损伤检测问题,采用最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)网络建立损伤检测目标函数,运用量子遗传算法对目标函数进行优化,并将LS-WSVM以并行方式与量子遗传算法相结合,从而构造并行量子遗传神经网络方法,实现...
针对压电智能复合材料层板,基于损伤检测问题,采用最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)网络建立损伤检测目标函数,运用量子遗传算法对目标函数进行优化,并将LS-WSVM以并行方式与量子遗传算法相结合,从而构造并行量子遗传神经网络方法,实现对智能结构损伤检测传感器的优化配置。仿真结果表明,采用该方法实现的不同数目传感器的最优布置符合工程判断,综合考虑成本与效益的因素,该方法可确定传感器对应于其初始布置模式下的最优配置数目。对于更多传感器的初始布置模式,采用该方法可有效减少传感器的数量,从而降低成本。相比于传统遗传算法,该方法中量子遗传算法具有较好的寻优能力和收敛速度。
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关键词
自诊断智能结构
传感器优化配置
并行量子遗传神经网络
成本与效益
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职称材料
题名
基于并行量子遗传神经网络的自诊断智能结构传感器的优化配置
被引量：
2
1
作者
谢建宏
机构
南昌大学过程装备与测控工程系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第3期919-922,共4页
基金
江西省自然科学基金资助项目(2010GZS0043)
江西省教育厅科技计划基金资助项目(GJJ10437)
文摘
针对压电智能复合材料层板,基于损伤检测问题,采用最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)网络建立损伤检测目标函数,运用量子遗传算法对目标函数进行优化,并将LS-WSVM以并行方式与量子遗传算法相结合,从而构造并行量子遗传神经网络方法,实现对智能结构损伤检测传感器的优化配置。仿真结果表明,采用该方法实现的不同数目传感器的最优布置符合工程判断,综合考虑成本与效益的因素,该方法可确定传感器对应于其初始布置模式下的最优配置数目。对于更多传感器的初始布置模式,采用该方法可有效减少传感器的数量,从而降低成本。相比于传统遗传算法,该方法中量子遗传算法具有较好的寻优能力和收敛速度。
关键词
自诊断智能结构
传感器优化配置
并行量子遗传神经网络
成本与效益
Keywords
self-diagnostic smart structures
optimal sensor placement
parallel qga integrated ls-wsvms
cost-effective factor
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于并行量子遗传神经网络的自诊断智能结构传感器的优化配置
谢建宏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
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