自助法的改进及在结构参数不确定性量化和传递分析中的应用

参数不确定性量化及传递分析常需假定参数的总体分布,概率分布的选取对分析结果有较大影响。自助法无需进行分布假设即可对总体的分布特性进行统计推断,可在一定程度解决以上问题,但是在小样本情况下容易导致计算结果偏离真实分布。为此,采用信息扩散理论对自助法进行改进,结合响应面理论,提出新的参数不确定性量化及传递分析方法。该方法首先对各个Bootstrap子样本的概率密度函数进行信息扩散估计,采用接受-拒绝法生成大量改进Bootstrap子样本,计算不确定性参数的概率统计特征值。其次,根据不确定性量化结果,基于响应面模型,快速计算结构响应的变化区间,根据所定义的区间灵敏度指标来判断参数不确定性对结构响应的影响程度,量化响应的不确定性。最后,通过一斜拉桥的参数不确定性量化及传递分析,验证了所提方法的可行性及可靠性。     

结构影响线识别：反问题可识别性分析与降维贝叶斯不确定性量化

结构影响线识别是移动荷载下既有结构评估的理论基础,其本质上是基于系统输入-输出含噪数据反向对静力系统指定截面的响应函数进行识别。已有研究虽然取得了进展,但它们在以下两个方面存在局限性：缺乏反问题可识别性分析;缺乏不确定性量化。反问题可识别性分析是为了厘清系统识别的参数的解的情况。不确定性量化是基于测量输入-输出含噪数据估计影响线参数的后验概率密度函数。针对上述两个局限性,该文在贝叶斯概率框架的基础上开展关于影响线识别的反问题可识别性分析与贝叶斯不确定性量化。该文进行基于直接参数化的影响线识别,包括系统输入与输出、反问题可识别性分析、参数最优值。经分析得出：一方面,直接参数化无法保证全局模型可识别;另一方面,现有方法即使是全局模型可识别的情况下也无法进行不确定性量化。为保证反问题是全局模型可识别且同时获取参数后验概率密度函数,该文提出基于降维贝叶斯不确定性量化的影响线后验识别,包括系统输入与输出重构、反问题可识别性分析、后验概率密度函数。该文进行模拟数据下新光大桥吊杆拉力影响线识别,与实测及模拟数据下简支梁桥应变影响线识别,验证提出方法的有效性。     

多项式混沌展开和最大熵原理的结构动力特性不确定性量化

结构参数不可避免存在不确定性,参数不确定性必然会导致结构动力特性具有不确定性。量化动力特性不确定性能为结构分析与设计提供准确的动力信息,因此发展快速有效的不确定性量化方法非常必要。提出了一种基于多项式混沌展开和最大熵原理的不确定性量化方法,用于定量参数不确定性传递到结构动力特性不确定性的大小。具体是,多项式混沌展开替代模型用来取代耗时的结构有限元模型,并实现解析地计算出结构动力特性的高阶统计矩,然后利用统计矩信息并结合最大熵原理推断出结构动力特性的概率密度函数的解析表达式。最后以一简支钢桁架桥为例,验证多项式混沌展开和最大熵原理的结构动力特性不确定性量化方法的有效性。     

基于广义协同高斯过程模型的结构不确定性量化解析方法

结构不确定性量化是定量参数不确定性传递到结构响应的不确定性大小。传统的蒙特卡洛法需要进行大量的数值计算,耗时较高,难以应用于大型复杂结构的不确定性量化。代理模型方法是基于少量训练样本建立的近似数学模型,可代替原始物理模型进行不确定性量化以提高计算效率。针对高精度样本计算成本高而低精度样本计算精度低的问题,该文提出了整合高、低精度训练样本的广义协同高斯过程模型。基于该模型框架推导了结构响应均值和方差的解析表达式,实现了结构不确定性的量化解析。采用三个空间结构算例来验证结构不确定性量化解析方法的准确性,并与传统的蒙特卡洛法、协同高斯过程模型和高斯过程模型的计算结果对比,结果表明所提方法在计算精度和效率方面均具有优势。     

复合随机振动系统的动力可靠性矩独立重要性测度及态相关参数解法

针对激励与结构参数同时存在不确定性的复合随机振动系统,由随机结构无条件动力可靠度表达式出发,利用条件概率密度函数解析变换给出衡量基本随机变量对动力可靠性影响的矩独立重要性测度指标。该指标可表征不确定性随机变量对动力可靠度响应量分布的平均影响程度,可全面反映随机变量对响应分布影响。基于状态依存参数模型,提出求解矩独立重要性测度指标的态相关参数(SDP)法。利用算例分析结构动力可靠性参数的矩独立重要性测度,并与直接Monte-Carlo法对比。所提方法可在保证计算精度同时大幅度提高计算效率,适用于分析复合随机振动系统非线性可靠性响应。     

结构固有频率不确定分析的证据理论方法

结构参数的不确定性导致结构固有频率的不确定性。针对结构动力特性分析中存在的认知不确定,提出一种基于证据理论的不确定量化及灵敏度分析方法。利用证据理论刻画结构参数(如材料属性、几何特征、荷载分布)的不确定性。将基于优化算法的区间分析策略应用于不确定结构的模态分析,研究了结构参数中认知不确定对结构固有频率的影响。提出基于焦元区间变化比的敏感性分析框架判别不确定结构参数对结构固有频率的重要程度。最后,通过一个平面桁架的动力特性分析,验证了所提方法的适用性和有效性。     

多年冻土场地桩基桥梁地震响应不确定性量化分析EI北大核心CSCD

该研究采用多年冻土场地桩基桥梁数值模型和高斯过程替代模型进行多年冻土场地桩基桥梁地震响应不确定性量化分析。首先,利用试验设计方法构建多年冻土场地桩基桥梁高斯过程替代模型的训练样本,生成结构体系输入参数的最大数量采样点;针对采样点,利用建立的桩基桥梁有限元数值模型进行非线性地震响应分析,使用高斯过程替代模型模拟多年冻土场地桩基桥梁输入和输出关系,进而执行桩基桥梁的不确定性量化。基于统计变量和变异参数(coefficient of variation, COV)评估多年冻土场地桩基桥梁地震响应的不确定性。研究结果表明:(1)当桥梁结构参数随着变异参数由5%增加为30%时,桥梁结构的时程响应随之而增加,桥梁结构输入参数的变异性对多年冻土场地桩基桥梁的地震响应影响显著;(2)随着桥梁结构体系输入参数变异性增加,相应的地震响应的变异性随之增加,桥梁结构体系输入参数变异性增加直接影响地震响应变异参数的变化。该研究中所述多年冻土场地桩基桥梁地震响应不确定性量化分析可为同类构筑物的模拟提供分析方法和思路。     

灵敏度的模态区间分析方法及其在不确定性参数识别中的应用

由于存在区间过估计及无法获知结构响应表达式的问题,区间灵敏度分析方法难以广泛地应用于实际复杂结构中。为此,提出一种基于响应面的灵敏度模态区间分析方法,该方法在区间响应面模型上分别对每个区间参数进行模态区间扩张得到响应区间,进而计算相对模态区间灵敏度,通过比较相对模态区间灵敏度即可判断结构响应对参数的敏感程度。通过数值算例探讨响应面形式对计算结果的影响,阐述灵敏度区间分析与灵敏度模态区间分析的优缺点。最后以钢板试验及钢筋混凝土拱桥不确定性参数识别算例来验证所提方法在复杂结构分析中的可行性。灵敏度分析结果表明该方法有效地解决区间过估计问题,提高了灵敏度分析的精度。对参数在多个范围内的灵敏度分析,所提方法具有较高的计算效率。参数识别结果表明将逆响应面与模态区间分析结合可避免区间优化过程,在保证精度的前提下,提高了参数识别效率。     

灵敏度的模态区间分析方法及其在不确定性参数识别中的应用EI北大核心CSCD

由于存在区间过估计及无法获知结构响应表达式的问题,区间灵敏度分析方法难以广泛地应用于实际复杂结构中。为此,提出一种基于响应面的灵敏度模态区间分析方法,该方法在区间响应面模型上分别对每个区间参数进行模态区间扩张得到响应区间,进而计算相对模态区间灵敏度,通过比较相对模态区间灵敏度即可判断结构响应对参数的敏感程度。通过数值算例探讨响应面形式对计算结果的影响,阐述灵敏度区间分析与灵敏度模态区间分析的优缺点。最后以钢板试验及钢筋混凝土拱桥不确定性参数识别算例来验证所提方法在复杂结构分析中的可行性。灵敏度分析结果表明该方法有效地解决区间过估计问题,提高了灵敏度分析的精度。对参数在多个范围内的灵敏度分析,所提方法具有较高的计算效率。参数识别结果表明将逆响应面与模态区间分析结合可避免区间优化过程,在保证精度的前提下,提高了参数识别效率。     

参数不确定性估计的随机响应面模型修正方法

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。     

参数不确定性估计的随机响应面模型修正方法EI北大核心CSCD

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。     

水力发电机组轴系不确定性量化及参数敏感性分析

当前关于水力发电机组轴系的研究主要基于确定性的框架,但在实际工程中,不确定性因素对机组轴系的影响不容忽视。鉴此,将在不确定性框架下对水力发电机组轴系结构固有特性和动态响应开展不确定性量化和参数的全局敏感性分析。首先,建立一个包含不确定参数的水力发电机组轴系动力学模型。然后,基于广义多项式混沌方法构建不确定结构参数与输出变量之间的关系,并结合最大熵原理,求得系统随机输出的具体概率分布表达式。另外,通过对多项式混沌展开系数的简单后处理获得了不确定输入参数对轴系结构固有频率和振动响应不确定性贡献的量化指标。同时,不确定性量化及敏感性分析的可靠性也用暴力Monte-Carlo模拟进行验证。在所提出的不确定性框架下水力发电机组轴系不确定性及参数敏感性研究对水力发电机组的设计、优化和运行具有重要指导意义。     

基于不完备实测模态数据的结构损伤识别方法研究

在传统的基于模型修正的损伤识别中,由于实测模态信息有限而待识别参数过多,往往导致损伤识别方程出现较大误差,从而限制了该方法在复杂结构中的应用。为解决这一问题,对结构的自由度进行了分解,将损伤结构中模态振型的未测量部分表达为已测量到的模态振型、模态频率以及结构其它参数的函数。将损伤视为结构单元刚度的减小,利用完好结构的计算模态数据以及损伤结构扩充后的实测模态数据,建立了结构的损伤识别方程。运用信赖域优化算法对具有双重约束条件的目标函数进行最小化,识别出了结构各单元的刚度损伤参数。通过两个损伤识别数值仿真算例及实验验证,结果表明,在测点数量有限及测试噪声等不利因素影响下,所提方法只需运用少量的实测模态信息,即可实现结构损伤位置及程度的准确识别,同时算法具有较好的鲁棒性。     

紊流激励下基于贝叶斯统计推断的颤振边界预测方法研究

提出将贝叶斯统计推断方法推广应用于大气紊流激励下飞行器结构的颤振分析，对含不确定性因素影响的模态参数识别与颤振边界预测进行研究。在采用自然激励技术从结构在大气紊流激励下的响应中提取自由衰减信号后，基于贝叶斯统计推断，通过马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)算法对结构模态参数的后验概率密度函数进行采样识别，并利用Z-W(Zimmerman-Weissenburger)颤振裕度法获取颤振速度概率分布，预测颤振边界并分析其不确定性。进行了数值仿真研究，对大气紊流激励下的结构响应数据进行分析，验证了所提出方法的有效性。     

基于信息熵与谱有限元法的传感器优化布置

为从测量数据中获得尽可能多信息,减少待识别模型参数的不确定性,提出面向结构模型参数识别的传感器优化布置方法。为避免用静态形函数传统有限元方法建模对结构动力特性及传感器优化布置影响,采用高精确动力学法即谱有限元法对结构进行动力学建模。以结构模型参数识别结果的不确定性最小作为传感器优化布置准则,该不确定性程度通过信息熵标量指标量化,用贝叶斯统计系统识别法进行识别。采用整数编码遗传算法在所有可能的传感器配置组合中极小化信息熵指标,获得给定数目的传感器最优布置位置。通过弹性地基带弹性接头的周期管梁模型数值仿真及模型试验验证所提方法。     

基于贝叶斯理论的非线性结构模型修正及其动力可靠度分析EI北大核心CSCD

提出一种基于贝叶斯推理的非线性结构模型修正方法,同时考虑激励的随机性,建立了复合随机振动系统的动力可靠度分析方法。利用实测结构动力响应主分量的瞬时特征参数作为非线性指标构建似然函数,结合拒绝延缓自适应(Delayed Rejection and Adaptive Metropolis,DRAM)算法和高斯过程替代模型实现了非线性结构模型修正及其参数的不确定性量化。根据首次超越破坏准则,利用广义概率密度演化方法,分别对仅考虑激励随机性的确定性模型和同时考虑结构参数与激励不确定性的复合随机振动模型进行动力可靠度分析,并利用蒙特卡洛随机抽样方法验证了计算结果的准确性。研究结果表明:基于振动响应瞬时特征参数的贝叶斯推理方法能够快速、准确地实现结构的非线性模型修正及其参数的不确定性量化。与具有初始设计参数名义值的确定性模型相比,考虑参数不确定性的复合随机模型的动力可靠度总体偏低,因此,在结构安全评估中应考虑非线性模型参数不确定性的影响,使评估结果更加安全、可靠。     

贝叶斯方法在大跨度斜拉桥模态参数识别中的应用研究

为研究大跨度斜拉桥模态参数的不确定性,将遗传算法引入传统快速贝叶斯傅里叶变换法中,并采用高信噪比渐进估计值约束遗传算法的参数搜索空间,发展了一种大跨度桥梁的贝叶斯模态参数识别方法。利用悬臂梁数值模拟验证该方法的识别效率与精度;依托苏通大桥实测加速度数据应用上述方法开展大跨度斜拉桥的模态参数识别。在此基础上,探讨频带宽度系数对模态参数识别精度和不确定性的影响,并分析模态参数后验概率密度函数（PDF）的分布特征。结果表明,所提方法可有效识别大跨度斜拉桥的各阶模态参数;频率和振型的不确定性较低,而阻尼比的不确定性较高;将频带宽度系数限制在 5~10 有利于保证识别误差与不确定性的平衡;模态参数后验PDF 符合高斯分布。     

利用改进交叉模型交叉模态的随机模型修正方法

将混合摄动-伽辽金方法和改进的交叉模型交叉模态技术相结合,提出了一种随机模型修正方法。该方法有效缓解了模型修正过程中测量数据有限和测量误差不确定的影响。考虑到实测模态数据具有不确定性,基于改进的交叉模型交叉模态方法,建立了一个新的描述结构随机参数和随机响应关系的模型修正方程。利用混合摄动-伽辽金方法求解该随机修正方程,进而得到结构随机修正参数的统计特征。简支梁的数值结果表明,该方法在测量数据不确定性较大时仍能保持很高的修正精度,同时计算效率比蒙特卡罗模拟方法高出一个数量级。在测量模态数据较少的情况下,该方法比单独的混合摄动-伽辽金修正方法修正效果好,且比交叉模型交叉模态法的修正精度更高。框架试验的结果表明,该方法可以同时修正结构的刚度和质量,修正后的结构参数与预设工况基本吻合,同时能复现结构的测量模态,从而验证了所提方法的有效性。     

桁架结构疲劳监测的应变响应估计方法研究

传感节点数据的高效利用是结构健康监测领域的热点研究问题。由于高维护成本和恶劣服役条件,结构疲劳监测系统往往测点有限,难以覆盖易损区域。该文针对两种应变响应估计方法:增广卡尔曼滤波方法和应变传递率矩阵方法进行研究探讨,并通过典型桁架结构的数值案例和模型实验分析两种方法的影响因素和疲劳监测的适用性。结果表明:两种方法无需已知荷载信息或进行物理参数识别,能够在仅有某一子结构可测,以及一定测量噪声和建模误差干扰的条件下有效估计低频带的强迫振动响应。其中,应变传递率矩阵方法可在结构阻尼和质量未建模的情况下,利用简单的模型先验信息精确估计应变响应,该方法计算简便,因而更加适合现场的疲劳在线监测。     

基于VMD的建筑结构模态参数识别

在建筑结构的健康监测、控制和状态评估中经常遇到的一个关键性问题是如何根据实测响应信号准确估计结构阻尼比及自振频率等模态参数。基于变分模态分解(VMD)提出一种新的结构模态参数识别方法。该方法首先对实测振动信号进行VMD分解,获得单模态信号,然后采用自然环境激励技术(NEXT)得到单模态信号的自由衰减响应,最后利用直接插值法(DI)和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。通过三层框架结构的数值模拟验证了该方法的准确性及可靠性。利用该技术对台风“达维”作用下广州中信广场的实测加速度数据进行分析,并将估计的结构模态参数和其他识别方法的分析结果进行对比,进一步验证了该方法的准确性和有效性。