检索结果-内蒙古大学图书馆

振动工程学报 2016年第4期29卷 594-602页

作者：方圣恩张秋虎林友勤张笑华福州大学土木工程学院福建福州350116 福州大学土木工程防震减灾信息化国家地方联合工程研究中心福建福州350116 合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009

正确估计实际工程结构中参数和响应不确定性的大小,能有效提高分析结果的可靠性。首先基于概率配点法和回归分析建立随机响应面模型,以表述不确定性参数与响应间复杂的隐式函数关系,快速估计响应的统计特征值;然后提出一种两阶段修正策... 详细信息

正确估计实际工程结构中参数和响应不确定性的大小,能有效提高分析结果的可靠性。首先基于概率配点法和回归分析建立随机响应面模型,以表述不确定性参数与响应间复杂的隐式函数关系,快速估计响应的统计特征值;然后提出一种两阶段修正策略,分步修正参数的均值和标准差,以简化随机修正过程、提高修正效率;最后基于一组55块钢板的实测频率均值和标准差,估计钢板厚度和材料参数的统计特征值,验证方法的可行性和可靠性。

关键词：随机模型修正参数不确定性随机响应面模型两阶段修正策略

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基于随机响应面模型的随机模型修正方法

基于随机响应面模型的随机模型修正方法

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第22届全国结构工程学术会议

作者：张秋虎方圣恩任伟新合肥工业大学土木与水利工程学院福州大学土木工程学院

通过概率配点法和回归分析建立随机响应面模型,用以表述结构不确定性参数与响应之间的关系;再通过随机模型修正过程量化结构参数的不确定性;最后采用钢板数值模拟方式,验证了所提出方法的有效性。

关键词：随机模型修正参数不确定性随机响应面模型概率配点法

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基于改进近似贝叶斯计算的概率损伤识别方法

基于改进近似贝叶斯计算的概率损伤识别方法

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作者：董照亮福州大学

学位级别：硕士

损伤识别是结构健康监测的核心内容。实际工程结构中不可避免地存在不确定性因素,使得传统的确定性损伤识别方法在实际应用时效果往往不理想。因此,本文结合近似贝叶斯计算、马尔科夫链蒙特卡罗抽样和随机响应面,提出了一种基于改进贝... 详细信息

损伤识别是结构健康监测的核心内容。实际工程结构中不可避免地存在不确定性因素,使得传统的确定性损伤识别方法在实际应用时效果往往不理想。因此,本文结合近似贝叶斯计算、马尔科夫链蒙特卡罗抽样和随机响应面,提出了一种基于改进贝叶斯计算的概率损伤识别方法,避免了求解似然函数,同时能快速计算响应概率统计特征值,以大幅简化参数后验概率分布的求解过程并提高计算效率。论文主要研究内容和成果包括:介绍了传统贝叶斯理论和近似贝叶斯计算的基本概念,后者的优势在于估计参数后验概率分布时无需要计算似然函数,从而大幅降低了问题的求解难度。为了避免计算贝叶斯公式中复杂的多维参数定积分,求解过程采用了马尔科夫蒙特卡罗抽样方法,并利用随机响应面实现样本响应概率统计特征值的快速计算,以此大幅提高计算分析效率。通过3种方法结合,能有效利用各种方法的优点,在降低问题求解难度的同时,也保证了参数后验概率分布的估计精度,还能大幅提高计算效率,增强了所提出方法的实用性。为了验证方法的可行性,论文先对一根钢梁和钢筋混凝土梁的数值模型进行损伤识别。通过折减梁模型的刚度参数来模拟损伤,同时采用模态频率和振型作为结构响应。分析结果说明,所提出方法能够准确地识别损伤的位置和程度。同时,通过与传统贝叶斯方法的对比也发现,本文方法在保证参数概率分布估计精度的前提下,能有效降低问题求解难度,大幅提高计算效率,具有一定的优越性。最后,论文进行了一根钢梁和钢筋混凝土梁的模态试验,通过在钢梁上切口或静力加载使钢筋混凝土梁产生裂缝来模拟损伤,并基于梁损伤前后的实测模态频率和振型,实现对钢梁和钢筋混凝土梁的损伤识别。同样地,得到的识别结果也和传统贝叶斯方法的进行了对比。分析和对比结果说明,所提出方法可以较准确地识别出试验梁结构的损伤位置和程度,验证了方法在实际结构上的可行性和可靠性。总体上,论文所提出的方法可以有效增强贝叶斯理论在概率损伤识别领域的实用性,具有一定的理论与应用价值。

关键词：概率损伤识别近似贝叶斯计算马尔科夫蒙特卡罗抽样随机响应面模型试验钢梁试验钢筋混凝土梁

来源：评论

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考虑结构参数不确定性的有限元模型修正方法研究

考虑结构参数不确定性的有限元模型修正方法研究

引用

作者：张秋虎合肥工业大学

学位级别：硕士

近几十年来，有限元模型修正技术已经得到了大量的研究和应用。但目前绝大多数模型修正方法都属于确定性范畴，无法考虑众多不确定性因素的影响，使其应用范围和效果受到了很大限制。因此，近几年来能考虑参数不确定性的模型修正方法得... 详细信息

近几十年来，有限元模型修正技术已经得到了大量的研究和应用。但目前绝大多数模型修正方法都属于确定性范畴，无法考虑众多不确定性因素的影响，使其应用范围和效果受到了很大限制。因此，近几年来能考虑参数不确定性的模型修正方法得到了重视，但相关的研究成果还很少。同时由于涉及到概率和非概率分析，修正问题的构建和求解较为复杂，计算量大。有鉴于此，本文从概率和非概率方面，分别提出了基于随机响应面模型和基于区间响应面模型的有限元模型修正方法，用于简化模型修正过程，提高模型修正效率和精度。前者基于概率统计理论实现对不确定性的分析，而后者作为对前者的一种完善和补充，则主要采用区间分析方法。具体来说，首先利用显式的随机响应面模型来表述结构不确定性参数和响应之间的关系，再通过构建相应的模型修正过程来估计参数的统计特征值。文中提出了一种两阶段修正策略，即先修正参数的确定性部分（均值），再修正不确定性部分（标准差），这避免了均值和方差同步修正中权重选取的主观选取，降低了每次优化迭代过程所需求解未知量的数目，有利于加快优化反演过程的收敛速度。同时在优化迭代过程中采用了随机响应面重构技术，避免了灵敏度矩阵的构造和随机有限元分析过程，在保证参数不确定性预测精度的前提下提高了修正效率。其次，本文提出了区间响应面模型的概念，先将传统的确定性响应面模型进行拓展和变换，再将确定性变量替换为区间数，最终得到能够直接进行区间运算的区间响应面模型。由此可以避免区间扩张现象，同时区间参数的灵敏度计算可以直接经由区间响应面表达式实现，从而简化了区间优化反演问题，并实现了在区间分析框架内的区间修正过程。此外，本文还从概率和非概率两方面分别提出了基于随机响应面和区间分析理论的灵敏度分析方法。前者基于随机响应面表达式和微分求导方法，推导证明了随机响应面表达式的一阶项系数和参数主效应之间的关系。后者适用于参数概率分布未知的情形，采用子区间分析过程来判断参数的灵敏度，还能够分析响应在参数区间范围内存在极值的情形，拓展了既有方法的应用范围。最后，在方法的验证上，本文采用了不同的数值算例和试验数据，验证了所提出方法的可行性和可靠性。

关键词：参数不确定性有限元模型修正随机响应面模型区间响应面模型参数灵敏度分析

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