【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法
本专利技术属于人工智能领域，涉及一种基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法，应用于高端智能预应力张拉设备。
技术介绍
预应力是为了改善结构服役表现需在施工期间给结构预先施加压应力或拉应力。这样，结构服役期间可全部或部分抵消荷载导致的应力，避免结构破坏。预应力结构在桥梁工程、道路立体交叉建筑、高屋建筑、起重运输机械、海洋结构、特种复杂结构等方面得到广泛应用。为了使得施加的预应力符合设计要求，在工程施工中一般需要在预应力的施加全过程进行动态监测。这样就要把大量的力传感器或者应变计永久地埋设在预应力结构中，增加建筑物的成本，并对原构件有一定的破坏性。另外，应力检测点的分布和数量有限，也无法做到施工和使用全过程的全周期检测。所以对于实际的工程系统,任何一类观测都只能是非完备观测。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术存在的上述问题，提出了一种基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法，该预应力预测方法所要解决的技术问题是：如何减少预应力构件在张拉过程中的梁应力测量次数。本专利技术的目的可通过下列技术方案来实现：一种基于贝叶斯和G...
【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法，其特征在于，所述预应力预测方法包括：步骤一，选取同规格的预应力构件一和预应力构件二，测量预应力构件一在张拉过程中的应力应变数据，运用蒙特卡洛方法进行模拟抽样，得到应力‑应变的先验概率分布；步骤二，选取预定数量测试点，对预应力构件二在张拉过程中的应力‑应变数据进行测量，获得对应不同应力的应变集；步骤三，将步骤一和步骤二中得到的数据作为基础，并根据贝叶斯方法预测预应力构件二后段的应力‑应变数据，获得应力‑应变的后验概率分布；步骤四，将步骤二中测得的应变集作为基础数据，并根据GARCH方法预测预应力构件二后段预设步数以内的应力‑应变...
【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法，其特征在于，所述预应力预测方法包括：步骤一，选取同规格的预应力构件一和预应力构件二，测量预应力构件一在张拉过程中的应力应变数据，运用蒙特卡洛方法进行模拟抽样，得到应力-应变的先验概率分布；步骤二，选取预定数量测试点，对预应力构件二在张拉过程中的应力-应变数据进行测量，获得对应不同应力的应变集；步骤三，将步骤一和步骤二中得到的数据作为基础，并根据贝叶斯方法预测预应力构件二后段的应力-应变数据，获得应力-应变的后验概率分布；步骤四，将步骤二中测得的应变集作为基础数据，并根据GARCH方法预测预应力构件二后段预设步数以内的应力-应变值；步骤五，预应力构件二应力-应变预测值的采信：后段预设步数以内采信上述步骤四的预测值为实际预测值，预设步数以上采信步骤三的预测值为实际预测值。2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法，其特征在于，在所述步骤一中，获取一组预应力构件一的应力数据fi和应变数据εi，通过蒙特卡洛方法，若测量精度为90％数据服从正态分布，则对正态分布N(εi,0.1fi/E)进行抽样模拟...
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