在许多现代科学和技术领域，如土木工程，问题的解决通常依赖于从业者的主观技能，包括直觉和经验。这些技能在处理复杂问题和不确定性方面起到重要作用，然而，仅仅依赖主观技能也可能会导致结果的不完整或不准确。为了更客观地解决这些问题，提供了一种科学与工程制造智能机器的技术——人工智能（AI）。

AI这一广泛的研究领域可以分为两个主要分支：硬计算和软计算（SC）。硬计算主要是利用传统技术，如基于二进制逻辑的顺序处理。该技术通常能够通过分析模型解决问题，但无法进行并行计算。

相比之下，软计算是一系列成熟的方法学，现在已经建立在坚实的数学基础上。软计算方法在处理不精确、不确定和部分真实的问题时具有较高的包容度，且能够在短时间内找到近似的解决方案。它们受到人类思维、直觉、意识和智慧的启发，主要通过基于经验数据的迭代发展或学习来实现。

而软计算技术在结构和地震工程中的应用，则可以从四个部分来描述：模糊计算、神经网络、群体智能和进化计算。

模糊计算

第一部分，模糊计算是一种软计算技术，与传统的布尔逻辑不同，它基于“真实程度”概念来进行计算，也被称为称为“模糊逻辑”（FL）。模糊逻辑的一个显著特点便是引入了逐渐过渡而非突变的分级隶属概念。这意味着在模糊逻辑中，成员资格的转变是渐变式的，而不是突然的。因此，许多集合对于成员资格而言具有多个标准，而不仅仅是简单的是或否的标准。这种特点使得模糊逻辑能够对不确定条件进行建模和处理。

模糊逻辑还具有处理语言变量（如高和低）和进行不确定推理的能力。它能够适应那些缺乏精确数学描述的问题，并在面对变化的环境和规则时表现出稳健性。因此，模糊逻辑在各个工程和应用科学领域中都非常适合用于解决问题。

在结构工程领域中，准确识别材料的应力-应变本构关系以描述其力学响应是至关重要的。然而，传统的分析方法常常无法全面考虑影响材料力学行为的各个方面和参数。因此，近年来，提出了几种基于模糊逻辑的方法，旨在克服分析公式的局限性，并在某些情况下考虑到材料异质性的不确定性和启发式知识。

相关研究采用了模糊多项式神经网络（FPNNs），这是模糊神经网络（FNNs）和多项式神经网络（PNNs）的组合，用于预测混凝土配合比的抗压强度。即，利用大量混凝土配合比的实验数据来训练和测试多个网络架构。此外，除了混凝土，工程材料也可以应用模糊逻辑理论进行建模。例如，提出一种混合神经模糊模型，能够捕捉镍钛形状记忆合金（SMA）在不同温度和各种加载速率下的超弹性响应，该合金可广泛应用于阻尼器系统的实现。

此外，根据统计指标表明，基于模糊逻辑理论的预测方法在预测由碳纤维增强聚合物（CFRP）约束的钢筋混凝土（RC）柱的轴向强度方面优于传统的非线性回归方法。

人工神经网络

第二部分，人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN)是一种计算数据驱动的方法，它模仿人脑的学习和记忆能力。在上世纪40年代中期，神经网络被描述为一种由许多简单处理单元（称为节点）组成的大规模并行分布处理器，类似于人脑中的神经元。这些节点通过密集的连接进行并行操作，并相互交换信息。每个连接都有一个叫做"突触权重"的数字，它控制着节点之间信号的传递。通过根据经验调整这些权重，神经网络可以适应输入并学习其中的关键要素。这种学习能力是通过调整神经元之间的连接或突触权重值来实现的。权重会不断调整，直到获得满意的输出：如果输出不理想或存在错误，系统会更新权重以改善后续结果；否则，权重就不需要调整。

在建模问题中，人工神经网络（ANN）的应用已经引起了广泛的关注。在传统的材料力学行为建模中，常常依赖于经验公式，这些公式是基于实验结果得出的数学关系。然而，当涉及到大量独立变量且关系过于复杂的问题时，就无法用简洁的分析表达式来捕捉的建模问题，因此，传统的回归技术无法满足所需的准确度。

但是人工神经网络（ANN）就很擅长解决需要基于“预先知识”的问题，这些知识可以通过历史数据或实验观察明确推导出来。与已广泛应用的经验和统计方法相比，ANN使得建模复杂问题变得更加容易。

在科学文献中，已成功应用ANN来预测和模拟多种混凝土材料的性能，如抗压强度、纤维增强聚合物加固混凝土、橡胶混凝土、自密实混凝土、再生骨料混凝土和混凝土的干燥收缩。研究结果表明，这种智能的计算方法在混凝土强度预测方面具有实用性，可为土木工程师、技术人员和混凝土配合比设计师提供高度准确度的预测。

ANN在预测混凝土强度时的理想任务是基于多个参数进行预测，包括混合物组成、试样尺寸和形状、养护技术和环境条件等。相较于多元线性回归（MLR）模型，使用ANN在预测“预拌混凝土28天强度”方面表现更准确。

此外，在科学文献中还成功应用ANN来预测混凝土的物理和力学性质，包括抗压强度、普通混凝土和高强混凝土的弹性模量，以及与耐久性相关的高性能混凝土的性质。另一个ANN在结构工程中的应用是，预测钢筋混凝土构件的剪切和扭转承载能力。然而，由于ANN算法需要进行训练才能获得准确的输出，因此它们不能完全取代传统的分析技术，特别是在预测由大量变量决定的钢筋混凝土构件的弯矩-曲率关系时。

ANN的输出结果受到输入信息的影响。举例来说，基于ANN的方法可以为高性能混凝土的快速优化提供指导，帮助选择适当的材料和配比，以达到所需的可塑性和抗压强度。在另一个案例中，ANN已经成功应用于优化受到随机地震激励的桥梁系统和多自由度结构的初始设计，以实现最小化每米成本，并对给定的输入参数进行优化。

ANN的另一个应用领域，是利用ANN从大量数据中提取重要信息，以达到优化混凝土梁的设计。神经动力模型能显示出良好的收敛性能，在钢筋混凝土板的设计中找到最优成本解，其中设计变量包括板厚、钢筋直径和间距。

值得注意的是，ANN在控制结构行为方面取得了已经取得了很大的成功，例如用于受到随机地震激励的桥梁系统和多自由度结构系统。特别是在多自由度结构中，数值结果表明对角递归神经网络（RNN）控制方法优于传统的控制策略，如线性二次调节器（LQR）和线性二次高斯（LQG）。此外，ANN控制器在减轻带有压电传感器/驱动器的挠曲板的加速度方面也取得了一定的成效，即，通过比较未经控制和经控制来响应。

在响应控制方案中，有时会使用人工神经网络（ANN），以展现出良好的自适应能力。实际上，如今已经研发了自适应神经网络，用于控制非线性公路桥梁或带磁流变减振器的土木结构的行为。这些自适应控制算法基于自构建小波神经网络（SCWNN），结合模糊补偿器，以考虑系统的不确定性，并应用于非线性振动控制大型结构。研究结果表明，这些自适应控制方案能够实现结构的良好响应和减小，而无需准确描述非线性或广泛结构系统的信息。

这些自适应控制方案的优势在于能够根据结构的实时反馈信息进行自适应调整，并对系统的变化做出相应的反应。这种方法的一个关键优势是它可以处理不确定性和变化的结构特性，而无需依赖传统的精确模型或详细系统信息。因此，自适应控制方案在实际工程应用中具有巨大潜力。

然而，需要指出的是，尽管自适应控制方案能够提供良好的性能，但其设计和实施也面临一些挑战。这些挑战包括网络结构的选择、训练数据的获取和处理，以及控制算法的参数调整等方面的问题。此外，自适应控制方案还需要考虑到网络的复杂性和计算的实时性等因素。因此，在实际应用中，对自适应控制方案的研究和发展仍然是一个活跃的领域，需要持续深入探索和改进。

群体智能

第三部分，群体智能（Swarm Intelligence，SI）是一种算法家族，借鉴了昆虫（如蚂蚁、白蚁、蜜蜂、黄蜂）和其他具有社会行为的动物的集体行为。这些动物在寻找食物时采用分散的群体工作方式，通过一种叫做“信息素”的化学物质进行间接通信，该物质的含量决定了到达食物的最短路径。

群体智能通过模拟一群被称为“粒子”的简单个体之间以及与外部环境的相互作用来进化。这些粒子在搜索空间中移动，向着最佳粒子的位置移动，并探索新的、可能更有前景的区域。位置根据特定问题的适应度函数进行评估。群体智能领域中常见的算法包括粒子群优化、人工蜂群、萤火虫算法、和谐搜索以及蚁群优化。其中，PSO是最常用的算法。

粒子群优化（PSO）旨在模拟一个多个候选解共存并同时协作的系统，是一种基于种群的全局优化技术，使粒子能够在超高维空间中迭代地寻找最优解。PSO采用通信结构，为每个粒子分配邻居以进行交互。

当粒子的邻域包含整个群体时，邻域中的最佳位置被称为“全局最佳粒子”，从而得到最佳的PSO算法。当使用较小的邻域时，通常将该算法称为最佳PSO。每个粒子都有一个更新的位置向量和更新的速度向量，这些向量通过从局部最佳（由粒子本身找到）和当前全局最佳（由整个群体找到）中学习，并在迭代中进行调整。由于其相对简单、快速收敛、参数调整有限和基于种群的特性，PSO方法在解决多目标问题时与其他经典方法相比具有较强竞争力。然而，在现有文献中，PSO方法在间接识别问题（通常被制定为多维优化问题）方面的应用相对较少。

进化计算

第四部分，进化计算（Evolutionary Computation，EC）是一种广泛应用的元启发式算法家族，具有一定的随机性质。在进化计算方法中，通常将泛化问题的候选解视为"个体"，并将它们组合成一个称为"种群"的集合。

进化计算作为一组基于种群的问题解决方法，通过演化的迭代过程来逐步改变个体以达到优化目标。进化的过程则受到环境或目标函数决定的个体解的适应度的影响，整个搜索过程被称为"进化"，直到达到收敛准则为止。进化计算算法通过评估个体的适应度和选择操作来推动搜索过程。

进化计算特别适合进行并行，从而可以同时评估多个个体。这种并行性使得用户能够从多个备选方案中选择最佳解决方案。在过去几十年中，进化计算在解决各种工程问题方面取得了显著成功，包括优化、自动设计和建模。它不依赖于梯度信息，因此特别适用于处理既非连续又非可微的目标函数。

然而，在进化计算中，不同的技术具有不同的能力，选择最合适的算法取决于问题的类型和特征。例如，进化策略（Evolution Strategies，ES）算法被用于在RC结构或钢结构中寻找平衡低成本和改进性能的基于性能的最优设计。此外，ES还被用来证明当进行更准确的分析时，可以获得材料成本更低、地震性能更好的优化设计。其他类似的技术包括遗传算法（Genetic Algorithms，GAs）、进化规划（Evolutionary Programming，EP）、遗传编程（Genetic Programming，GP）和差分进化（Differential Evolution，DE）。其中，遗传算法是最常用的一种。

遗传算法遗传算法（GAs）模拟了达尔文的"适者生存"原理和演化理论，是一种高度并行的数学算法，通过模仿达尔文的繁殖、适者生存原则以及自然发生的遗传操作，将一组具有适应度值的解集转化为一个新的种群。

遗传算法的关键参数和策略，如种群大小、选择策略、交叉类型和变异概率，对算法的收敛性起着重要作用。调整这些参数的适当值是保持算法鲁棒性的关键。遗传算法具有探索和利用解空间、考虑约束条件、处理混合变量和任意约束等优势，因此在各种问题中得到广泛应用。

事实上，在某些问题中可以存在多个个体解决方案，而遗传算法能够同时识别这些备选解决方案，因此具有潜在的用途。但需要注意的是，遗传算法提供了许多可能的问题解决方案，而最终决定权仍然是由用户决定。

传统的识别方法通常基于实验和数值结果的匹配，并且适用于推导有限数量的变量。遗传算法已经被用来克服这种校准方法的缺点。事实上，遗传算法在需要估计/校准大量参数的多目标优化问题中已经成功证明了其能力，例如在基础隔震混凝土桥梁的逆向识别问题或钢构件局部屈曲的循环模型校准中的得到了有效应用。

逆向技术通常基于现场测试测量结果，这些测量结果可能会影响识别过程的结果，因此提高所使用方法的鲁棒性被认为是必要的。因此，提出了一种基于遗传算法的方法，用于解决结构识别问题中的最佳传感器放置，以有效降低参数估计的不稳定性。同样地，改进的基于实数编码的遗传算法能够识别剪切型机械系统的动态特性。该算法包括一个基于最佳个体自适应无性繁殖的算子，旨在提高当前最佳解决方案周围的局部搜索能力。

软计算技术的持续研究

综上所述，通过对软计算（SC）技术及其在结构与地震工程中的应用，即，对模糊逻辑（FL）、人工神经网络（ANNs）、群智能（SI）和进化计算（EC）等四个主要方法类别的全面论述，足以证明软计算技术不仅在结构与地震工程领域具有重要意义，而且在其他工程学科和应用科学中也是一种新兴趋势。

然而，需要明确的是，在日常实践中，软计算技术不能完全取代工程师的专业判断，而是在处理非线性表达和大型数值模型等复杂问题方面发挥重要作用。

除此之外，软计算技术在结构与地震工程领域还有许多潜在应用。这些应用旨在解决材料和结构的损伤检测、智能检查结构和基础设施、结构健康监测以及新设计和现有结构的决策等前沿问题和未解决的挑战。相对于传统方法，软计算技术能够提供更高效、更准确的解决方案。

通过深入研究和应用软计算技术的能力，研究人员和从业人员可以为推动结构与地震工程领域的发展做出贡献，为创新解决方案和改进决策过程铺平道路。持续的研究和开发工作对于充分发挥软计算技术的潜力并将其应用于实际非常重要，以实现更安全、更具韧性的结构。