【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种。
技术介绍
传统实际工程结构长期处于复杂的运营环境和外荷载作用中,不可避免地会发生 不同程度和类型的损伤。随着时间的增长,已有损伤会不断累积,导致结构性能不断退化。 若不能及时发现损伤并采取有效的加固措施,在极端条件下就可能导致结构发生灾难性事 故。损伤识别作为结构健康监测系统的核心内容 [1],是近些年来相关领域的研究热点之一。 当前已有的损伤识别方法可以归为确定性和不确定性方法两大类[2_ 4]。确定性方法中参数 和响应都被看作是确定值,所构建的损伤识别指标也是确定性的,仅能有效地应用在实验 室试验模型或精确控制的特定结构上,目前还未有能够在实际工程中通用的可靠方法 [5]。 因此在现实中,理论上可行的方法在实际应用时的效果往往很不理想,最终导致工程人员 不得不重新依赖费时费力的常规检测技术。因而考虑到工程结构的构件本身、所处的工作 环境以及所受到的外荷载都不可避免地存在不确定性因素(如构件几何尺寸误差、材料离 散性、边界和连接条件的不确定、荷载随机性、环境噪声等),在损伤识别过程中结合概率统 计分析方法是目前的发展趋势,其也可以看作是对确定性方法的拓展。 目前已有的概率损伤识别方法主要采用了经典概率统计分析理论[6]、贝叶斯理论 [7_ 12]或随机有限元方法[13_16]。经典概率统计方法基于现有的样本观测值,通过构建适当的 估计量和假设检验方法来求取未知参数的统计值。其在选取检验统计量时往往很困难,且 无法利用参数的先验知识,也不考虑后续样本所能提供的信息,因此在具体应用上带有一 定的局限性。 ...
【技术保护点】
一种基于改进近似贝叶斯计算的损伤识别方法,其特征在于:首先,根据专家经验或历史数据假设结构随机参数的先验概率分布;其次,基于概率配点法和回归分析建立联系结构随机参数和响应的随机响应面;再次,基于参数先验概率分布随机生成初始值,通过转换函数进行采样,并利用随机响应面快速计算结构响应的统计特征值,根据目标函数及设置的阈值判断是否接受样本;然后,进一步计算样本的接受概率,以确定是否最终接受该样本;随后不断重复前两步,实现循环抽样,直到形成一条稳定的马尔科夫链,并根据包含在该链里的所有参数样本来计算参数的后验概率分布;最后,根据估计的参数后验概率分布来构建损伤指标,判断结构是否发生损伤。
【技术特征摘要】
1. 一种基于改进近似贝叶斯计算的损伤识别方法,其特征在于:首先,根据专家经验 或历史数据假设结构随机参数的先验概率分布;其次,基于概率配点法和回归分析建立联 系结构随机参数和响应的随机响应面;再次,基于参数先验概率分布随机生成初始值,通过 转换函数进行采样,并利用随机响应面快速计算结构响应的统计特征值,根据目标函数及 设置的阈值判断是否接受样本;然后,进一步计算样本的接受概率,以确定是否最终接受该 样本;随后不断重复前两步,实现循环抽样,直到形成一条稳定的马尔科夫链,并根据包含 在该链里的所有参数样本来计算参数的后验概率分布;最后,根据估计的参数后验概率分 布来构建损伤指标,判断结构是否发生损伤。2. 根据权利要求1所述的基于改进近似贝叶斯计算的损伤识别方法,其特征在于:该 方法具体实现步骤如下: 步骤Sl :根据历史数据或专家经验假设结构随机参数 @噙=H..#)的先验概率分布贫以建立参数的初始贝叶斯模型;其间若无法确 定先验分布的类型,可以先假设为均勻分布露(4)=[/(o5i); 步骤S2 :将随机参数@用标准随机变量.表示,并基于概率配点法和回归分析建立随 机响应面,表现为联...
【专利技术属性】
技术研发人员:方圣恩,董照亮,姜绍飞,林友勤,
申请(专利权)人:福州大学,
类型:发明
国别省市:福建;35
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