考慮不確定性的結構損傷識別及與可靠度分析的一體化.pdf

1、考慮不確定性的損傷識別及可靠度指標對結構安全評估起著關鍵作用。由于各種不確定性因素的影響，從而導致觀測數(shù)據(jù)、識別結果具有不確定性問題。目前，關于損傷識別的理論和方法有很多，然而基于不確定性的損傷識別及可靠度研究仍是一個重要課題。
　　常用的不確定性的結構損傷識別方法主要分為以下幾類:1）基于經(jīng)典概率統(tǒng)計的損傷識別;基于概率的損傷識別方法都是采用數(shù)值仿真算例來進行的，對于損傷和噪聲的模擬同實際結構會有一定的出入。2）基于貝葉斯模型修

2、正的損傷識別;貝葉斯模型修正方法大多是將預測誤差建模為高斯白噪聲過程，而這種假定在實際中并不成立，從而導致計算不確定性欠估計;因此，一般無法求解未知參數(shù)較多的較大規(guī)模計算問題。3）基于隨機有限元模型修正的損傷識別;隨機有限元模型修正方法同樣存在計算復雜性問題，即各類協(xié)方差矩陣的計算在很多情況下仍然不得不采用蒙特卡羅模擬方法。4）基于統(tǒng)計模式識別的損傷識別。例如。目前基于統(tǒng)計模式識別的損傷識別方法具有良好的應用前景，關鍵問題是合理的狀態(tài)矩

3、陣構建和敏感的損傷指標的構造;然而對于實際工程結構，噪聲、測量誤差、環(huán)境因素等對于損傷指標的影響是不容忽視的。
　　同樣常見的結構可靠度分析方法有:1）蒙特卡羅模擬;主要通過采用頻率來估算概率，然而前提是隨機抽樣數(shù)必須足夠大，否則達不到精度要求。而抽樣數(shù)太大會增大工作量，因此直接的蒙特卡羅模擬只應用于結構可靠度不高的情況。2)一次二階方法;該方法的特點是計算簡便，不需進行過多的數(shù)值計算。但存在明顯缺陷，即不能考慮隨機變量的分布概型

4、，因此計算結果比較粗糙，一般常用于結構可靠度計算精度要求不高的情況。3）高次高階矩法中隨機變量的分布概型是應用數(shù)理統(tǒng)計的方法推斷確定的，因此隨機變量的分布概型可能不嚴格。
　　因此就目前結構損傷識別的研究現(xiàn)狀，本文主要研究工作為對傳統(tǒng)的概率損傷識別和可靠度分析方法存在的局限進行改進，結合統(tǒng)計矩，時間矩和可靠度理論方法以及泰勒展開式，對結構進行損傷識別和可靠度分析。
　　論文第二部分為了解決噪聲對識別結果的影響，引入響應統(tǒng)計矩

5、對噪聲不敏感的特性，求得響應進行統(tǒng)計矩靈敏度，對觀測響應進行統(tǒng)計分析，從而使得結構概率損傷識別具有強烈的抗噪性，降低了噪聲對結構參數(shù)識別的影響。將損傷識別參數(shù)對不確定隨機變量進行一階泰勒展開，由概率分布的分布特性，求得結構參數(shù)在任意分布情況下的概率損傷結果。
　　論文第三部分同時針對響應統(tǒng)計矩必須觀測數(shù)大于等于結構識別參數(shù)個數(shù)的問題，進一步提出了時間矩概念。即將響應進行分段統(tǒng)計矩處理，通過優(yōu)化函數(shù)識別出結構參數(shù)，其次采用泰勒法展開

6、對結構的不確定量進行線性化處理，根據(jù)不確定量的概率分布特性對參數(shù)進行概率統(tǒng)計。
　　第四部分結合了統(tǒng)計矩概率損傷識別和可靠度分析方法。根據(jù)所得的結構響應進行一階泰勒展開，由該不確定性的概率分布特性和可靠度定義求得結構單元和系統(tǒng)可靠度。數(shù)值算例和Monte Carlo算法驗證了提出的損傷識別和可靠度分析一體化方法的有效性和準確性。進一步圍繞時間矩的概念對第三部分進行完善，使得觀測數(shù)目在一定程度上減少到最低。
　　論文第五部分針