基于CQGA-LSSVM的桥式起重机主梁损伤识别

石瑞敏, 刘岩松, 马 旭, 臧春田

(1.中北大学机械工程学院， 太原 030051； 2.山西省起重机数字化设计工程技术研究中心， 太原 030051)

主梁是桥式起重机(简称“桥起”)中最主要的受力部件，在变载荷持续作业下部分焊接处可能会出现裂纹损伤，如若得不到及时处理，可能会发生损伤扩展，严重时更是会发生主梁断裂[1-4]。因此有必要定期对桥起主梁进行损伤识别与预测。

桥起主梁损伤实质是结构的损伤，对于结构损伤相关学者也进行了大量研究。安平和等[5]将曲率模态差变化率作为损伤评价特征，基于曲率模态通过量化突变，结合支持向量机实现了梁桥损伤的准确识别；石万[6]提出了一种基于经验模态分解和小波变换的损伤识别方法，并通过简支梁模型实验验证了所提方法的有效性；徐先峰等[7]在结构损伤模态频率的提取上将鲁棒性独立分析应用到钢结构框架比列模型中，大大提高了结构损伤特征提取准确率；为了改善桥起主梁损伤识别效果，徐红波[8]在原有识别技术上引入了改进粒子群算法，并通过修正的有限元技术模型进行验证，虽能准确判断结构实际状态，但在位置识别上还有待改进。

桥起主梁损伤的后果往往是主梁刚度减小，因此，现将常用于土木基建行业的刚度变化指标(stiffness variation index，SVI)引入到桥起主梁损伤评价中，结合云量子遗传算法(cloud quantum genetic algorithm，CQGA)优化后的最小二乘支持向量机(least squares support vector machines，LSSVM)实现桥起主梁结构的损伤识别，并完成相应的损伤程度计算，为其他结构损伤研究提供理论参考。……