基于概率统计和结构识别的多模型健康监测方法

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1、来南未聲工程硕±学位论文基于概率统计和结构识别的多模型健康监测方法专业名称；珪筑与±木工程研究生姓名；李攀杰导师姓名：化建张字峰本论文由国家自然科学青年科学基金项目（５１１０８０７６）资助。ＭＵＬＴＩ－ＭＯＤＥＬＳＨＥＡＬＴＨＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＭＥＴＨＯＤＢＡＳＥＤＯＮＰＲＯＢＡＢＩＬＩＴＹＡＮＤＳＴＲＵＣＴＵＲＡＬＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｅｄ化ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒ

2、ｔｈｅＰｒｏ反ｓｓｉｏｎａｌＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＢＹＮａｍｅｏｆＧｒａｄｕａｔｅＳｕｅｒｖｉｓｅｄｂｐｙＮａｍｅｏｆＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒａｎｄＴｉｔｌｅａｎｄＮａｍｅｏｆＳｅｃｏｎｄＳｕｅｒｖｉｓｏｒａｎｄＴｉｔｌｅｐＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＤｅｃｅｍｂｅｒ２０１４东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个

3、人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了支中特别加ｔｕ示注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。先、＇Ｉ研究生签名：才日期：ＶＸ．Ｋ考Ｉ东南大学学位论文使用援枚声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可抖采巧影印、缩印或其他复制手段保存论文。本

4、人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致（。除在保密期内的保密论文外，允许论文被畜阅和借阅，可Ｗ公布包括Ｗ电子信息形式刊登）论文的全部内容或中。）授权东南大、英文摘要等部分内容论文的公布（包括Ｗ电子信息形式刊登学研究生院办理。心矿－研究生签名才导师签名：：）１（＇日期摘要基于概率统计和结构识别的多模型健康监测方法硕±研究生：李攀杰导师；张建张宇峰摘要结构健康监测是了解、评估和预测结构运行状况的强大工具。本文研究如何利用健康监测技术进行结构的性能评估。对这个问题作了

5、两种方法上的创新：首先开发了一种新的基于振动数据的结构柔度识别的新方法，即基于子空间识别理论的时域识别方法；其次，由于健康监测数据的各种不确定性的影响，用结构健康监测数据对初始建立的有限元模型进行矫正会时出现的多个有限元模型都可能与健康监测一数据匹配，针对这问题提出了基于概率的多模型方法框架进行解决。研究的主要的内容和结论如下：（１）利用基于时域的子空间方法（ＳＩ）进行结构的柔度识别。不像常用的随机子空间识别技术（ＳＳＩ）只识别出结构系统的Ａ和Ｃ，所提议方法可Ｗ识别完整的结构系

6、统的状态矩阵Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ。利用完整的结构状态矩阵能够解稱的特性可Ｗ汁算结构的模态参与系数，，进而识别出结构的柔度。识别结构柔度后可Ｗ预测结构在任意荷载下的位移响应。，有替代卡车静载实验方法进行中小桥梁结构承载能力评估的潜力（２）由于不确定性的影响，在模型修正中许多的模型都可Ｗ与健康监测数据相匹＂配一一＂。本文开发了种基于概率方法的多模型框架理论来解决上述非唯最优有限元模型问题。在此方法中，主要利用蒙特卡洛抽样（ＭＣ）或马尔科夫链蒙特卡洛（ＭＣＭＣ）抽样方法对结构关键参数进行抽样，形成

7、多个有限元模型库并进行模型库的评估，依据一＂＂多个有限元模型形成的模型库，而不是单的最优有限元模型进行结构识别和性能评估。（３）分别利用Ｈ跨简支梁桥有限元模型和实验室６ｍ简支梁作为例子Ｉ验证了所提议的结构柔度识别新方法的正确性及实用性，并讨论了基于柔度识别的结构性能评估方法。一（４）利用个四层框架基准结构实施并验证了基于概率的多模型方法，进行了结构基于概率的响应预测和可靠度评估。关键词：性能评估，子空间识别，柔度识别，有限元标定，不确定性ＩＡＢＳＴＲＡＳＴＭｕ－ｌｔ

8、ｉｍｏｄｅｌｓＨｅａｌｔｈＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＭｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｎｄＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＡＢＳＴＲＡＣＴＳｔｒｕｃｔｕｒａｌｈｅａｌｔｈｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ（ＳＨＭ）ｉｓａｐｏｗｅｒｆｕｌｔｏｏｌ化ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ，ｅｖａｌｕａｔｅａｎｄｒｅ出ｃｔｔｈｅｏｅｒａｔｉｎｃｏｎｄｉｔｉ