基于CS-SVM的混凝土梁火灾损伤识别方法

宋苏萌，刘才玮，*，苗吉军，肖建庄，顾振健

(1.青岛理工大学 土木工程学院，青岛 266033；2.同济大学 建筑工程系，上海 200092)

相关数据显示，火灾的发生频率和带来的危害是巨大的[1].人们高度重视建筑火灾，不仅因为其诱发因素多种多样，更是因为其造成的损失不可估量.为了最大程度减少建筑火灾带来的危害，对受火结构的现状进行检测、识别损伤和合理的修复损伤是非常重要的.

大量学者对常温下钢筋混凝土结构的损伤识别进行了分析和研究，对于高温下结构损伤识别研究较少.高立堂等[2]为得到火灾后钢筋混凝土简支梁动力特性用于损伤识别，提出以频率为识别指纹对梁损伤后的位置及程度进行识别的方法.SEYEDPOOR等[3]在检测框架节点损伤时，采用固有频率作为支持向量机(SVM)的输入数据，将梁柱节点的损伤特征作为SVM的输出数据.诸多识别方法都没有将局部损伤更为敏感的振型考虑在内.

在智能化盛行的今天，智能算法成为热潮，国内外大量学者将智能算法应用于结构损伤识别， 取得了较为满意的结果[4-5]，支持向量机(SVM)较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题，凭借其自身优势得以广泛应用[6-7]，但是参数选取问题制约其进一步发展.而布谷鸟搜索(CS)算法在寻优速度和寻优效果方面优势明显，因此被广泛应用.刘勤等[8]将改进的布谷鸟搜索算法用于混凝土耐久性优化模型，求解结构耐久性全局最优解，结果表明，全局最优解得以稳……