Interval Pareto front-based multi-objective robust optimization for sensor placement in structural modal identification

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作者
Chen Yang,Yuanqing Xia
出处
期刊:Reliability Engineering & System Safety [Elsevier BV]
卷期号:242: 109703-109703 被引量:78
标识
DOI:10.1016/j.ress.2023.109703
摘要

Considering the multi-performance development of complex systems and the requirement of structural modal identification with typical uncertainties, the nominal single-objective optimization method is not suitable for sensor placement. Therefore, by combining conventional optimal sensor placement with non-probabilistic theory, this study proposes an uncertainty-oriented multi-objective robust optimization method for optimal sensor placement. The Fisher information matrix and ill-posedness comprise one eigenvalue-based optimization objective, and the mean and minimum off-diagonal values in the modal assurance criterion comprise another. Considering the high-cost limitation of the statistical method for handling uncertainties, uncertainty propagations are realized by a dimension-wise analysis with better accuracy and efficiency, thus avoiding the overestimation incurred by the classical Taylor expansion method. The multi-objective robust optimization is established by uncertain eigenvalue- and eigenvector-based indices with interval numbers and solved using the multi-objective optimization algorithm. Considering the solution sets located at the Pareto front, an interval possibility was developed using interval Pareto fronts to determine the optimal number of sensors. A numerical example demonstrated the validity of the proposed method with an optimal number of sensors and corresponding configurations.
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