مهندسی عمران مدرس، جلد ۱۹، شماره ۳، صفحات ۱۷-۲۹

عنوان فارسی تشخیص آسیب سازه با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی کلونی زنبور ‌عسل مصنوعی
چکیده فارسی مقاله ‎ ‎در این تحقیق شناسایی محل و میزان آسیب در سازه با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی زنبور عسل مصنوعی بررسی شده است. تعیین میزان و محل خسارت ‏در سازه‌ها با استفاده از بازرسی میدانی و چشمی فرآیندی پرهزینه است، لذا با استفاده از روشهای تحلیلی علاوه بر سرعت دسترسی قابل ملاحظه، هزینه‌های ‏تعیین محل و میزان آسیب نیز کاهش می‌یابد. با دانستن فرکانس‌ها و شکل‌های مودی سازه آسیب‌دیده که از نتایج اندازه‌گیری بدست می‌آید و همچنین فرض ‏عدم تغییر ماتریس جرم در سازه سالم و آسیب‌دیده، ماتریس سختی به گونه‌ای تعیین می‌شود که در قضیه مقادیر ویژه ماتریس جرم و سختی سازه آسیب‌دیده ‏صدق نماید. حل مساله از روش معکوس نیازمند سعی و خطای متعددی تا رسیدن به جواب قابل قبول می‌باشد ولی استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی عددی ‏می‌تواند به گونه‌ای فضای پاسخ را جستجو کند که تعداد سعی‌های لازم بسیار کم و محدود گردد. در این پژوهش الگوریتم زنبور عسل مصنوعی برای تعیین ‏ماتریس سختی سازه آسیب‌دیده استفاده می‌گردد. همچنین روش‏ SEREP برای فشرده‌سازی ماتریس جرم و سختی به منظور کاهش حجم محاسبات بکارگیری ‏می‌شود. برای ارزیابی این روش، دو خرپای مسطح و فضایی و یک قاب مسطح هر کدام با دو سناریوی خسارت درنظر گرفته می‌شود. نتایج بررسی نشان ‏می‌دهد که این روش توانایی و دقت قابل‌قبولی در تعیین میزان و محل آسیب در سازه با وجود اطلاعات فرکانسی و شکل مودی نویزدار دارد.‏
کلیدواژه‌های فارسی مقاله تشخیص خسارت،الگوریتم زنبور عسل مصنوعی،روش فشرده‌سازی ‌SEREP،

عنوان انگلیسی Structural Damage Detection Using Artificial Bee Colony‌ ‌‎ ‎Optimization Algorithm
چکیده انگلیسی مقاله In recent years, the damage identification of structures becomes more attractive for researchers in order to assess ‎the quantify condition of structural system during service life. Moreover, identifying the damage location and ‎severity is very important after disaster such as earthquake and terrorist attak. Structures can be also damaged by ‎normal activity such as corrosion, aging, fatique, wind, waveload etc. Therefore the structural health monitoring is ‎an emerging field to ensure the continues and periodic performance of structures. In this paper, identification of the ‎extent and location of damages in structures are studied by analytical method using artificial bee colony ‎optimization (ABC). In the analytical method, the mass and stiffness matrices of structure could be determine by ‎the finite element procedure. Considering the stiffness matrix of healthy structure and that of the damage structure, ‎the location and severity of the damage could be determined. It is assumed that the global mass matrix remains ‎unchanged after the damage occures in the structure. The natural frequencies and mode shapes of damaged ‎structure can be obtained by measurement. In the study, the damage characteristics are known. Then by applying ‎the eigenvalue equation, the stiffness matrix is determined for damaged structure. Finding the extent and location ‎of damage is introduced as an inverse problem. Using the conventional methods are very expensive and time ‎consuming, while metaheuristic evolutionary computing method is capable to solve complex combinational ‎optimization problems. Swarm intelligence algorithm introduces the collactive behavior of social insects colonies ‎to solve optimization problems. Artificial bee colony algoritm is an evolutionary computing method, which is ‎developed, based on the intelligent foraging behavior of honeybee swarm. Each food source is considered as a ‎possible solution. The location and quality of the nectar from the flower is related to the damage properties and ‎fitness function, respectively. The dimension of every artificial employed bee is equal to the number of member of ‎the structure. Then quality value of the food source is evaluated by the fitness function. The best fitness value is ‎memorized in each search. When the fitness value denote improved after a predefined iterative, the new possible ‎solution will be considered. In the ABC process, the number of food source, the limit and the maximum cycle ‎number are three control parameters. In the optimization problem, applying a proper objective function is one of ‎the indispesable part of the process. Since the structural damage detection is a highly nonlinear problem, a proper ‎objective function can detect the damage accurately and quackly. There are various methods for damage detection, ‎which generaly can be classified into two categories, static and dynamic method. Because of the efficiency of the ‎dynamic method, the objective function is selected based on the dynamic technique, which utilize the eigenvalue ‎problem. In the mathematical equation of the objective function, the mass and stiffness matrix of healthy structure ‎is defined by finite element method. The natural frequencies and mode shapes obtained by the measurement. The ‎stiffness matrix of damaged structure is determined with the optimization algorithm to minimize the objective ‎function. In a measurement test, the used sensors cannot detect all of the degrees freedom of a structure, therefore ‎the obtained information in measurement include a limited number of frequencies or mode shapes. In addition, to ‎avoid a time consuming process, it may be decided to utilize only a limit number of frequencies obtained by the ‎measurement. The system equivalent reduction expansion process (SEREP), which is an accurate and efficient ‎technique of model reduction, is utilized in the paper. Moreover, the damage detection is examined through three ‎numerical examples, plane and space truss and palne frame, each one has two damage scenarios, which include ‎noisy measurement data. The results indicate that the proposed method is a powerfull procedure to detect damages ‎in structures.‎
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله

نویسندگان مقاله سید امیر بنی مهد | S. Amir Banimahd
Department of Civil Engineering,Faculty of Engineering, Ardakan University, Ardakan,Iran
گروه عمران، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه اردکان، اردکان، ایران


نشانی اینترنتی http://journals.modares.ac.ir/browse.php?a_code=A-16-26228-1&slc_lang=fa&sid=16
فایل مقاله فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات