基于贝叶斯模型更新的结构损伤识别方法改进及应用

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1、图书分类号：P315工学硕士学位论文7*;、r.亡*"..、d基于贝叶斯模型更新的结构损伤识别方法改进及应用高艳滨中国地震局工程力学研宄所中国•哈尔滨二零一五年五月图书分类号：P315单位编码：85406学号：2012213工学硕士学位论文基于贝叶斯模型更新的结构损伤识别方法改进及应用硕士研究生：高艳滨导师：公茂盛研究员申请学位级别：工学硕士学位学科：土木工程专业：防灾减灾工程及防护工程研究方向：结构损伤识别中国地震局工程力学研究所中国·哈尔滨二零一五年五月Master'sDegreeThesisImprovementandApplication

2、ofStructuralDamageIdentificationMethodBasedonBayesianModelUpdatingMasterCandidate:GaoYanbinTutor:Prof.GongMaoshengSubject:CivilEngineeringSpecialty:DisasterPreventionandReductionEngineeringandProtectiveEngineeringResearchField:StructuralDamageIdentificationInstituteofEngineer

3、ingMechanics，ChinaEarthquakeAdministrationHarbin·ChinaMay,2015中国地震局工程力学研究所硕士学位论文独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果，也不包含为获得中国地震局工程力学研究所或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明并表示谢意。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：签字日

4、期：学位论文版权使用授权书本人完全了解中国地震局工程力学研究所有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权中国地震局工程力学研究所可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文，允许被查阅和借阅。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)论文作者签名：导师签名：签字日期：签字日期：Ⅱ摘要摘要结构地震损伤识别是土木工程领域的重要研究方向。受各种不确定性因素影响，结构损伤识别是高度不确定性问题，发展可靠、高效的结构

5、地震损伤识别概率方法与技术成为当前亟待解决的关键科学问题。本文针对目前贝叶斯方法在实际结构损伤概率识别中存在的突出问题，采用理论分析、数值模拟和试验相结合的手段，从结构响应出发，改进随机抽样技术，提出了基于贝叶斯模型更新的结构物理参数识别和损伤诊断改进方法，并将Park-Ang双参数损伤模型与该方法相结合，实现了结构地震损伤水平概率识别与评估。本文主要研究工作如下：1、马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）抽样方法改进MCMC抽样是实现贝叶斯模型更新的最重要技术手段之一，目前该抽样技术在实际工程应用中还存在计算效率低、收敛速度慢甚至不收敛、求解维度低等问

6、题，针对这些问题，本文提出了基于最优提议分布的逐分量自适应Metropolis-Hastings（MH）抽样技术与改进算法，提高了算法的计算效率、收敛速度和稳定性，并通过一个数值算例，验证了所提抽样算法的有效性与可靠性。2、基于结构时域响应的物理参数识别贝叶斯方法针对结构损伤识别非确定性问题及目前传统贝叶斯模型更新两阶段识别方法依赖于模态参数识别问题，本文将结构时域响应作为观测量，根据贝叶斯模型更新方法确定结构物理参数的后验联合分布，并采用所提基于最优提议分布的逐分量自适应MH抽样算法进行分析，得到各物理参数的后验边缘概率分布和最优估计值，从而给

7、出了基于结构时域响应的物理参数识别贝叶斯方法。对某五层剪切型数值模拟结构进行参数识别，结果表明：所提方法可以准确的识别出结构物理参数及其变化，并可有效降低物理参数的不确定性。3、钢筋混凝土（RC）框架结构振动台试验损伤识别利用所提的基于结构时域响应的物理参数识别贝叶斯方法对一个3层RC框架结构试验模型在多次地震动作用下的物理参数及累积损伤进行了识别，验证了方法的有效性、可靠性与实用性。进一步与传统基于模态参数的结构物理参数识别方法分析结果进行对比，结果表明：基于结构时域响应的物理参数识别贝叶斯方法得到的结果更为可靠。4、结构地震损伤水平概率评估将

8、Park-Ang双参数损伤模型与贝叶斯模型更新方法相结合，综合结构非线性地震反应分析与改进的抽样算法，确定结构定量化损伤指标的概率分布，