[發明專利]一種基于遺傳梯度算法的閉環控制智能張弦梁結構

有效

• 申請號: 201911036672.7
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN110727987B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 沈雁彬;應蕭遠;羅堯治;王悅洋
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06F30/13
• 分類號: G06F30/13;G06N3/126
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 劉靜

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；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；

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，其中以結構位移為適應度，計算個體適應度值具體如下：優化計算約束條件為：材料性能和作動系統性能；

其中d_i為撐桿的長度，和分別為撐桿的最小長度和最大長度，σ_B、σ_C、σ_T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；e_a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f_d,i是第i節點的位移狀態系數，β_d是整個結構的位移工作狀態系數，當β_d最小時，個體適應度值最大；

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；所述作動系統為機械作動器；

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；

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；所述的適應度規則具體為輪盤賭法：

其中N為種群規模，F_i為個體i的適應度值，p_i為相應的個體i的選擇概率；

(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；選擇種群中的個體，將其染色體上的基因進行隨機改動，來增加種群中個體的多樣性；采用二進制編碼的染色體，變異操作為把個體的某一位的內容進行求反運算，若原來某位為“0”，變異后即為“1”，反之同理；

(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；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)判斷是否達到指定迭代次數為100—200次，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)。