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一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構制造技術

技術編號:23191195 閱讀:19 留言:0更新日期:2020-01-24 16:22
本發明專利技術公開了一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構,該結構包括張弦梁、計算機控制系統、作動系統、傳感系統;所述作動系統替代張弦梁結構的撐桿,并與計算機控制系統相連,接受計算機控制系統發出的指令;傳感系統安裝于張弦梁結構的上弦,并與計算機控制系統相連;計算機控制系統用于處理接收的作動系統和傳感系統的信息,并做出指令,進行數據交互;本發明專利技術在傳統的張弦梁結構上引入智能控制,使其能根據外部荷載狀況調整自身的形狀和剛度,從而達到提高優化結構特性、提高結構承載力的目的。

A closed-loop control intelligent beam string structure based on genetic gradient algorithm

【技術實現步驟摘要】
一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構
本專利技術涉及結構的智能控制領域,尤其涉及一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構。技術背景張弦梁結構是一種雜交的空間結構,它將拱梁、桁架結構和懸索結構結合在一起,形成了一種受力均勻、施工方便可靠的新型結構形式。被廣泛用于大跨空間結構。張弦梁結構是一種介于剛性結構和柔性結構之間的半剛性結構,其整體的剛度是由構件自身的截面尺寸和結構的幾何形體來決定,通常通過對張弦梁結構引入適當的預應力可以提高結構的工作性能,但是由于結構所受的外荷載復雜多變,無法確定一個唯一的預應力使得結構滿足各種工況。因此本專利技術在傳統張弦梁結構引入智能控制系統,使得張弦梁結構可以根據外部荷載來調節自身的剛度和形狀。然而,將目前的常用的控制技術應用于張弦梁結構的智能控制,其不足主要表現在以下兩個方面:1、荷載情況未知,現有的研究均是在荷載已知的情況下對結構進行控制,然而在實際情況中,結構所承受的荷載大多是未知的,當荷載未知的情況下,如何對結構進行控制也成了難點。2、缺乏合適高效的算法,對于小型的桁架和索桿張力結構,傳統的控制理論可以較為容易的求解。但當結構體型增大,荷載情況復雜時,控制指令的可行空間成幾何級數增長,傳統的控制算法幾乎不可能實現對結構的控制,因此需要采用大空間隨機算法。
技術實現思路
針對該背景,專利技術了一種基于遺傳梯度算法的閉環控制的智能張弦梁結構。通過對外荷載的識別與反饋,控制系統做出分析及指令,對結構做出實時的調整,實現預定控制目標。本專利技術是通過以下技術方案實現的:一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構,其特征在于,該結構包括張弦梁、計算機控制系統、作動系統、傳感系統;所述作動系統替代張弦梁結構的撐桿,并與計算機控制系統相連,接受計算機控制系統發出的指令;傳感系統安裝于張弦梁結構的上弦,并與計算機控制系統相連,將感知到的信息傳遞給計算機控制系統;計算機控制系統用于處理接收的作動系統和傳感系統的信息,并做出指令,進行數據交互。所述計算機控制系統包括數據處理模塊和模型計算模塊;所述數據處理模塊用于建立張弦梁結構的幾何非線性模型,包括桿件類型以及各類桿件的幾何參數和力學參數,并獲取張弦梁結構中的作動系統的作動量;提取位移計算結果并通過模型計算模塊進行優化;所述模型計算模塊用于將數據處理模塊中獲取的作動量作為優化變量,以結構位移最小為優化目標,采用遺傳梯度算法進行優化計算。進一步地,所述模型計算模塊包括初始化種群子模塊、解碼計算適應度子模塊、選擇子模塊、交叉子模塊、變異子模塊、梯度下降子模塊和輸出子模塊;所述初始化種群子模塊:用于對數據處理模塊獲取的作動系統的作動量搜索空間進行編碼以生成隨機初始種群;所述解碼計算適應度子模塊:用于以結構位移為適應度值,根據適應度規則,選擇進入下一代的個體以生成優勝劣汰的種群;所述選擇子模塊:根據解碼計算適應度子模塊中獲取的適應度值,選擇進入下一代的個體以生成優勝劣汰后的種群;所述交叉子模塊:用于對選擇子模塊中生成的優勝劣汰的種群進行交叉;所述變異子模塊:用于對交叉子模塊交叉生成的種群進行變異;所述梯度下降子模塊:用于對選擇子模塊中生成的優勝劣汰的種群進行梯度下降優化;所述輸出子模塊:用于重復上述子模塊,直到達到指定的迭代次數,以輸出最優作動量。進一步地,所述模型計算模塊中的遺傳梯度算法包括以下步驟:(1)初始化種群:通過初始化種群子模塊對獲取的作動量搜索空間進行編碼以生成初始種群;(2)解碼計算適應度:通過解碼計算適應度子模塊,以結構位移為適應度,根據優化計算約束條件,對步驟(1)中獲取的初始種群進行解碼,計算個體適應度值;(3)選擇:通過選擇子模塊對步驟(2)中計算的適應度值,根據適應度規則,選擇將進入下一代的個體以生成優勝劣汰后的種群;(4)交叉:通過交叉子模塊對步驟(3)中生成的種群進行交叉;(5)變異:通過變異子模塊對步驟(4)中交叉生成的種群進行變異;(6)梯度下降:通過梯度下降子模塊判斷是否需要梯度算法尋優,若是,則對新的子代群體進行梯度算法局部尋優,將所得結果中較好的子代取代父代加入新的種群中;(7)判斷是否達到終止條件,若是則通過輸出子模塊輸出最優作動量,否則重復步驟(1)-(6)。進一步地,步驟(2)對初始種群進行解碼并計算個體適應度值具體如下:所述優化計算約束條件為:材料性能和作動系統性能;其中di為撐桿的長度,和分別為撐桿的最小長度和最大長度,σB、σC、σT分別為張弦梁結構中的梁、索及撐桿的使用應力;和和分別為張弦梁結構中的梁、撐桿的拉壓許用應力;和為索正常工作的最小應力和最大應力;ea為作動系統的調節量,和分別為作動系統調節范圍的上下極限。計算個體適應度值如下:其中fd,i是第i節點的位移狀態系數,βd是整個結構的位移工作狀態系數,當βd最小時,個體適應度值最大。進一步地,步驟(3)中所述的適應度規則具體為輪盤賭法:其中N為種群規模,Fi為個體i的適應度值,pi為相應的個體i的選擇概率。進一步地,步驟(6)中的梯度下降模塊在每次遺傳算法之后進行,設置每四代遺傳計算后進行一次梯度下降計算。7、如權利要求3所述的基于遺傳梯度算法的閉環智能張弦梁結構,其特征在于,步驟(7)所述指定迭代次數為100—200次。進一步地,所述傳感系統為位移傳感器或內力傳感器,用于感知外界的位移信息或內力信息。進一步地,所述作動系統可以為機械作動器。本專利技術的有益效果是,1、在傳統的張弦梁結構上引入智能控制系統,使結構可以根據外荷載信息調整形態來增強自身的承載能力。2、針對控制方法計算量大、計算速度慢的問題,提出了適合大規模計算的遺傳梯度算法,首先通過遺傳算法搜索的到近似全局最優解,再以群體中最優個體作為梯度算法的初始點,然后用梯度下降法進一步搜索全局最優解,保證了搜索的全局性及收斂速度,又保證了算法的局部搜索能力。附圖說明圖1為本專利技術的實施方案示意圖;圖2為本專利技術的工作原理流程圖;圖3為本專利技術提供的一種基于遺傳梯度算法閉環控制智能張弦梁結構的示意圖;圖4為本專利技術實施例中的三撐桿智能控制張弦梁示意圖。圖中、1.位移傳感器;2.機械作動器。具體實施方式下面結合附圖說明本專利技術的工作原理及其有益效果。如圖1所示,本專利技術提供的一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構,該結構包括張弦梁、計算機控制系統、作動系統、傳感系統。張弦梁由支座,上弦桿件,豎向支撐以及柔性拉索組成;傳感系統,主要負責采集結構對外部環境的反映和外部環境信息,并傳遞給計算機控制系統,根據傳感器功能的不同可將其劃分為內力傳感器,位移傳感器,用于結構的強度控制和形狀控制;本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構,其特征在于,該結構包括張弦梁、計算機控制系統、作動系統、傳感系統;/n所述作動系統替代張弦梁結構的撐桿,并與計算機控制系統相連,接受計算機控制系統發出的指令;傳感系統安裝于張弦梁結構的上弦,并與計算機控制系統相連,將感知到的信息傳遞給計算機控制系統;計算機控制系統用于處理接收的作動系統和傳感系統的信息,并做出指令,進行數據交互。/n所述計算機控制系統包括數據處理模塊和模型計算模塊;所述數據處理模塊用于建立張弦梁結構的幾何非線性模型,包括桿件類型以及各類桿件的幾何參數和力學參數,并獲取張弦梁結構中的作動系統的作動量;提取位移計算結果并通過模型計算模塊進行優化;所述模型計算模塊用于將數據處理模塊中獲取的作動量作為優化變量,以結構位移最小為優化目標,采用遺傳梯度算法進行優化計算。/n

【技術特征摘要】
1.一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構,其特征在于,該結構包括張弦梁、計算機控制系統、作動系統、傳感系統;
所述作動系統替代張弦梁結構的撐桿,并與計算機控制系統相連,接受計算機控制系統發出的指令;傳感系統安裝于張弦梁結構的上弦,并與計算機控制系統相連,將感知到的信息傳遞給計算機控制系統;計算機控制系統用于處理接收的作動系統和傳感系統的信息,并做出指令,進行數據交互。
所述計算機控制系統包括數據處理模塊和模型計算模塊;所述數據處理模塊用于建立張弦梁結構的幾何非線性模型,包括桿件類型以及各類桿件的幾何參數和力學參數,并獲取張弦梁結構中的作動系統的作動量;提取位移計算結果并通過模型計算模塊進行優化;所述模型計算模塊用于將數據處理模塊中獲取的作動量作為優化變量,以結構位移最小為優化目標,采用遺傳梯度算法進行優化計算。


2.根據權利要求1所述的一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構,其特征在于,所述模型計算模塊包括初始化種群子模塊、解碼計算適應度子模塊、選擇子模塊、交叉子模塊、變異子模塊、梯度下降子模塊和輸出子模塊;
所述初始化種群子模塊:用于對數據處理模塊獲取的作動系統的作動量搜索空間進行編碼以生成隨機初始種群;
所述解碼計算適應度子模塊:用于以結構位移為適應度值,根據適應度規則,選擇進入下一代的個體以生成優勝劣汰的種群;
所述選擇子模塊:根據解碼計算適應度子模塊中獲取的適應度值,選擇進入下一代的個體以生成優勝劣汰后的種群;
所述交叉子模塊:用于對選擇子模塊中生成的優勝劣汰的種群進行交叉;
所述變異子模塊:用于對交叉子模塊交叉生成的種群進行變異;
所述梯度下降子模塊:用于對選擇子模塊中生成的優勝劣汰的種群進行梯度下降優化;
所述輸出子模塊:用于重復上述子模塊,直到達到指定的迭代次數,以輸出最優作動量。


3.根據權利要求1所述的一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構,其特征在于,所述模型計算模塊中的遺傳梯度算法包括以下步驟:
(1)初始化種群:通過初始化種群子模塊對獲取的作動量搜索空間進行編碼以生成初始種群;
(2)解碼計算適應度:通過解碼計算適應度子模塊,以結構位移為適應度,根據優化計算約束條件,對步驟(1)中獲取的初始種群進行解碼,計算個體適應度值;
(3)選擇:通過選擇子模塊對步驟(2)中計算的適應度值,根據適應度規則,選擇將進入下一代...

【專利技術屬性】
技術研發人員:沈雁彬,應蕭遠,羅堯治,王悅洋,
申請(專利權)人:浙江大學,
類型:發明
國別省市:浙江;33

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