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![基于貝葉斯模型更新的結構損傷識別方法改進及應用.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/6/23/1b51fade-7752-44ff-ad3f-c32bcf7fdc43/1b51fade-7752-44ff-ad3f-c32bcf7fdc431.gif)
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文檔簡介
1、結構地震損傷識別是土木工程領域的重要研究方向。受各種不確定性因素影響,結構損傷識別是高度不確定性問題,發(fā)展可靠、高效的結構地震損傷識別概率方法與技術成為當前亟待解決的關鍵科學問題。本文針對目前貝葉斯方法在實際結構損傷概率識別中存在的突出問題,采用理論分析、數值模擬和試驗相結合的手段,從結構響應出發(fā),改進隨機抽樣技術,提出了基于貝葉斯模型更新的結構物理參數識別和損傷診斷改進方法,并將Park-Ang雙參數損傷模型與該方法相結合,實現了結構
2、地震損傷水平概率識別與評估。本文主要研究工作如下:
1、馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)抽樣方法改進
MCMC抽樣是實現貝葉斯模型更新的最重要技術手段之一,目前該抽樣技術在實際工程應用中還存在計算效率低、收斂速度慢甚至不收斂、求解維度低等問題,針對這些問題,本文提出了基于最優(yōu)提議分布的逐分量自適應Metropolis-Hastings(MH)抽樣技術與改進算法,提高了算法的計算效率、收斂速度和穩(wěn)定性,并通過一個數值算例
3、,驗證了所提抽樣算法的有效性與可靠性。
2、基于結構時域響應的物理參數識別貝葉斯方法
針對結構損傷識別非確定性問題及目前傳統貝葉斯模型更新兩階段識別方法依賴于模態(tài)參數識別問題,本文將結構時域響應作為觀測量,根據貝葉斯模型更新方法確定結構物理參數的后驗聯合分布,并采用所提基于最優(yōu)提議分布的逐分量自適應MH抽樣算法進行分析,得到各物理參數的后驗邊緣概率分布和最優(yōu)估計值,從而給出了基于結構時域響應的物理參數識別貝葉斯方法。
4、對某五層剪切型數值模擬結構進行參數識別,結果表明:所提方法可以準確的識別出結構物理參數及其變化,并可有效降低物理參數的不確定性。
3、鋼筋混凝土(RC)框架結構振動臺試驗損傷識別
利用所提的基于結構時域響應的物理參數識別貝葉斯方法對一個3層RC框架結構試驗模型在多次地震動作用下的物理參數及累積損傷進行了識別,驗證了方法的有效性、可靠性與實用性。進一步與傳統基于模態(tài)參數的結構物理參數識別方法分析結果進行對比,結果表明:
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