基于贝叶斯理论地多模型结构识别地试验研究.PDFVIP

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2017-09-17 发布于江苏
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基于贝叶斯理论地多模型结构识别地试验研究.PDF

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第X 卷第X 期湖南大学学报（自然科学版） Vol. X, No. X 2 0 1 7 X Journal of Hunan University (Natural Sciences) 年月 Xxx. 2017 文章编号：1000-2472(2017)0*-000*-0* 基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究* 1,2 1 1 † 周云，贾凡丁 ,奚树杭 (1.湖南大学土木工程学院，湖南长沙 410082 ； 2.工程结构损伤诊断湖南省重点实验室（湖南大学），湖南长沙 410082) 摘要：本文基于贝叶斯理论的抽样方法，对结构的多模型结构识别问题进行了试验研究。介绍 - MCMC 了基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架，并利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟（）建立了有限元模型库。针对MCMC 在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题，提出了一种改进的 MCMC Matlab-Strand7 API 抽样方法来进行多模型结构识别。利用的交互访问技术（）能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正，在获得校验后的有限元模型库后，能基于有限元模型的后验概率分布进行预测。为了验证该理论的可行性和有效性，针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁 -- 架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估，并使用传统的单模型结构识别方法遗传 GA 算法（）进行对比分析，结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测。关键词：结构识别；多模型方法；贝叶斯理论；马尔科夫链的蒙特卡洛模拟；大型桥梁结构中图分类号：TU317+.1 TU279.7+.2 文献标识码：A Experimentresearchonmulti-modelstructuralidentificationtheorybased onBayesiantheory ZHOU Yun1,2, JIA Fan-ding†1, XI Shu-hang1