基于贝叶斯统计推断的框架结构损伤诊断研究

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1、第26卷第5期Vol.26No.5工程力学2009年5月May2009ENGINEERINGMECHANICS121文章编号:1000-4750(2009)05-0121-09基于贝叶斯统计推断的框架结构损伤诊断研究*易伟建,周云,李浩(湖南大学土木工程学院,长沙410082)摘要:介绍了贝叶斯统计的基本理论,针对贝叶斯方程中分母由于维数较大难以积分的困难,引进了基于马尔可夫链的蒙特卡罗模拟方法,利用先验概率产生多维空间样本,得到的后验分布能诊断结构的损伤。在实验室的地基上进行了框架结构局部加强柱的损伤前后的模态实验,得到损伤前后的模态参数。利用非损伤状态下的模态参数经过贝叶斯估计

2、得到后验分布的均值,作为第一步模型修正过程;第二步过程采用前次后验分布的均值先修正模型,再重新计算后验分布。利用第二步得到的均值能有效地识别损伤的位置。识别结果还发现地基对识别的结果有较大的影响。关键词:框架结构;模型修正;损伤诊断;贝叶斯估计;马尔可夫链的蒙特卡罗模拟+中图分类号:TU375.4;TU317.1文献标识码:ADAMAGEASSESSMENTRESEARCHONFRAMESTRUCTUREBASEDONBAYESIANSTATISTICALINFERENCE*YIWei-jian,ZHOUYun,LIHao(CollegeofCivilEngineering,Hun

3、anUniversity,Changsha410082,China)Abstract:BasictheoryofBayesianstatisticsisintroducedinthispaper,inordertosolvethedifficultiesofthedenominatorhardlyinintegralduetothelargerdimensions,themethodofMarkovchain’sMonteCarlo(MCMC)simulationisintroduced,thesamplesinmulti-dimensionspaceareproducedbypr

4、iorprobability,thedamageinstructurescanbededucedbyposteriordistribution.Themodalexperimentsweredoneonaframestructurebyenhancingthelocalcolumnonsoilfoundationinthelaboratorybeforedamageandafterdamage,themodalparameterswereobtained.Themodalparametersinnon-damagestatusareusedtoobtainthemeanvalueo

5、fposteriordistributionbyBayesianinference,anditisusedasthefirststepofmodelupdating.Inthesecondstep,themeanvalueoftheformerdistributionhasbeenusedtoupdatethemodel,andthentheposteriordistributionisrecalculated.Themeanvalueobtainedinsteptwocanidentifythelocationofthedamage.Theidentificationresult

6、salsoshowthatthefoundationhasimportantinfluenceontheidentificationresults.Keywords:framestructure;modelupdating;damageassessment;Bayesianestimation;Markovchain’sMonteCarlosimulation(MCMC)结构的损伤导致结构动力特性的变化,在结构化、力振幅的变化、动力测试噪声、模型误差等损伤前后分别测试得到结构模态值,利用确定性的等。所有这些因素构成了动力损伤中不确定性,损伤指标方法能有效地识别结构的损伤。然而,实如

7、何利用不确定性的方法来识别损伤是学者们关际工程中存在着许多不确定性因素,例如温度变心的问题。————————————————收稿日期:2008-01-07;修改日期:2008-03-19基金项目:国家自然科学基金项目(50678064);湖南省科技厅科技计划重点项目(06FJ3003)作者简介:易伟建(1954―),男,长沙人,教授,博士,博导,从事混凝土结构基本理论以及结构损伤诊断研究(E-mail:wjyi@hnu.cn);*周云(1979―),男,长沙人,博士生

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