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。     

基于替代模型的岸桥随机有限元模型修正

研究了考虑参数随机不确定性的岸桥有限元模型修正问题。首先,假设岸桥的待修正参数和模态参数都服从正态分布,将不确定性模型修正问题转化为均值和标准差的修正问题;其次,以某岸桥为研究对象,进行风振响应实测,利用随机子空间法得到岸桥前4阶实测模态参数;最后建立岸桥的有限元模型,基于Kriging替代模型及多目标遗传算法对岸桥结构进行有限元模型修正。结果表明,考虑参数不确定性的随机有限元模型修正方法能有效修正岸桥结构参数的均值和标准差。     

一种基于Bayes方法的随机模型修正方法

提出了一种随机模型的修正方法用以估计结构参数的统计特性.基于Bayes方法的参数估计原理,将需要修正的结构参数的均值和方差看作符合一定先验概率分布的随机变量,根据核密度估计原理构建得到似然函数,进而使用基于差分进化的MCMC方法估计参数的后验概率密度,并根据最大后验概率密度准则估计结构参数的均值和方差.同时使用Kriging方法建立了结构输入和输出之间的代理模型,保证计算精度的同时极大地节约了计算时间.数值算例验证了本方法的可行性.     

小样本结构参数不确定性量化及传递分析的信息扩散方法

如何准确估计不确定性参数的概率密度函数是结构不确定性分析的一个重要环节。而这一环节常因实测数据有限而难以实现。为此,提出基于信息扩散理论的小样本结构参数不确定性量化及传递分析方法。首先基于有限样本数据,采用信息扩散理论估计不确定性参数服从的概率密度函数,进而采用接受-拒绝法生成随机数并进行统计分析得到不确定性参数的均值和标准差。其次,根据不确定性参数量化结果,基于响应面模型快速计算参数不确定性引起的结构响应变异程度。最后,以4自由度弹簧—质量系统和钢板材料参数不确定性量化及传递分析试验来验证所提方法的可行性及可靠性。分析结果表明:所提方法在概率分布未知、实测数据大于20个的情况下可有效地量化参数的不确定性及其引起的结构响应的变异程度。     

基于JS-BP模型和JS散度的随机有限元模型修正

对考虑试验参数不确定性的有限元模型修正方法展开研究.首先假设待修正参数和响应特征量都服从正态分布,将不确定性模型修正问题转化为均值和标准差的修正问题;其次采用拉丁超立方抽样选取待修正参数样本点作为输入,并计算其对应的频响函数进行常数Q变换提取第一层系数作为输出,通过海蜇算法(JS)优化BP神经网络的权值和阈值,构建JS...     

随机参数汽车盘式制动器的稳定性分析

针对不确定性参数汽车制动器噪声的抑制问题,基于随机参数分析理论,将响应面法与有限元复特征值技术相结合,提出了一种随机参数汽车制动器系统稳定性的分析方法。该方法用随机参数对制动器系统的不确定性进行描述,系统的摩擦系数、制动压力、制动盘厚度、制动片厚度和支撑背板的厚度参数分别采用随机变量表示;为提高分析效率,建立了包含随机变量的制动器不稳定特征值的响应面近似模型,进而根据系统特征值的随机特性对系统稳定性进行分析。用该方法对某车的浮钳盘式制动器系统进行研究,采用蒙特卡洛方法分析了随机参数正态分布假设下系统特征值的概率统计特性和参数灵敏度。结果表明:通过修改制动器支撑背板的厚度以提高支撑刚度,可有效改善制动器系统的稳定性,减小制动噪声的产生。     

基于径向基模型和巴氏距离的随机有限元模型修正

研究了考虑试验频响函数不确定性的有限元模型修正法。首先,假设待修正参数和响应特征量服从高斯分布,将不确定性模型修正问题转化为均值和标准差的修正问题;其次,构造径向基模型,将频响函数经过小波变换并提取第5层低频小波系数作为径向基模型输出,并通过土狼优化算法对径向基模型的方差进行优化;然后,以最小化巴氏距离为目标,引入花朵授粉算法,分别实施待修正参数的均值和标准差的两步和同步求解;最后,通过平面桁架结构和空间桁架结构验证了所提方法的可行性。结果表明,所提随机有限元模型修正法皆能有效地修正结构参数的均值和标准差,同时在不同的试验响应下对参数均值和标准差的修正具有鲁棒性。     

基于JS-BP模型和JS散度的随机有限元模型修正

对考虑试验参数不确定性的有限元模型修正方法展开研究。首先假设待修正参数和响应特征量都服从正 态分布,将不确定性模型修正问题转化为均值和标准差的修正问题;其次采用拉丁超立方抽样选取待修正参数样本点 作为输入,并计算其对应的频响函数进行常数Q变换提取第一层系数作为输出,通过海蜇算法(JS)优化BP神经网络的 权值和阈值,构建JS-BP神经网络模型;最后以最小化JS 散度作为目标函数,实现对待修正参数的均值和标准差的同 步修正。空间桁架算例表明,所提方法能够有效地修正结构参数的均值和标准差,并且在试验数据标准差不同时仍能 得到较好的修正效果。     

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。     

引入不确定参数的汽车盘式制动器振动稳定性分析

针对汽车制动器的噪声抑制问题,基于可靠性分析理论,将蒙特卡洛法与响应面法相结合,提出了一种汽车盘式制动器系统振动稳定性的可靠性分析方法。该方法针对制动噪声产生具有不确定性的特点,引入随机和区间不确定性参数对制动器系统进行描述,建立包含随机参数和区间参数的制动器不稳定特征值的响应面近似模型,进而采用Sobol′全局灵敏度分析法和蒙特卡洛法分别对不确定参数的全局灵敏度和系统稳定性的可靠度进行分析。用该方法对某车的浮钳盘式制动器系统进行研究,分析了系统稳定性的可靠度和不确定参数的全局灵敏度,甄别了不确定性参数对系统稳定性的影响,并从可靠性角度提出了改善制动器系统振动稳定性的工程措施。     

基于区间分析的不确定性结构动力学模型修正方法

提出了一种基于区间分析的不确定性有限元模型修正方法。在区间参数结构特征值分析理论和确定性有限元模型修正方法基础上,假设不确定性与初始有限元模型误差均较小,采用灵敏度方法推导了待修正参数区间中点值和不确定区间的迭代格式。以三自由度弹簧-质量系统和复合材料板为例,采用拉丁超立方抽样构造仿真试验模态参数样本,开展仿真研究。结果表明,当仿真试验样本能准确反映结构模态参数的区间特性时,方法的收敛精度和效率均较高;修正后计算模态参数能准确反映试验数据的区间特性。所提出方法适用于解决试验样本较少,仅能得到试验模态参数区间的有限元模型修正问题。     

一种基于信息熵的分布参数结构传感器/激励器优化布置方法

针对用基于有限元方法的离散坐标体系研究传感器优化布置、所得仅为结构真实动力响应近似解直接影响传感器优化布置结果问题,提出基于贝叶斯统计系统识别方法与信息熵理论的分布参数结构传感器优化布置方法。以结构模型修正为目的,用贝叶斯统计系统识别方法识别结构模型参数最优值及不确定性程度,利用信息熵定量表征结构模型参数识别结果的不确定性程度;再将传感器优化布置问题转化为连续数值优化问题,以传感器位置为优化变量,通过遗传算法极小化模型参数识别结果的不确定性(即信息熵)识别传感器的最优布置位置;获得最大结构响应信息量,即识别结构模型参数的不确定性最小。通过双墩带弹性支撑的三跨连续梁桥数值仿真研究对该方法进行验证。     

基于模型结构振动台试验的概率密度演化方法验证

以广义概率密度演化方程为核心的概率密度演化方法可应用于一般随机动力系统的反应分析与可靠度评价。该文基于随机地震动作用下模型结构振动台试验实测数据,将试验模型典型动力响应的样本集合直接统计结果与概率密度演化分析结果进行对比,以从试验角度验证概率密度演化方法的正确性。研究结果表明,概率密度演化分析结果,无论从均值与标准差过程,还是典型时刻的概率分布上,均分别与样本统计结果吻合良好,从而证明了概率密度演化方法在随机动力系统分析中的精确性与可靠性。     

一座现有拱桥面内失稳的可靠度随机有限元分析

用基于一次可靠度方法的可靠度随机有限元对一座现有的钢筋混凝土拱桥面内稳定性进行剩余可靠度计算,并对影响稳定性可靠度的主要参数进行了灵敏度分析。以随机变量和随机场表示现状荷载(汽车荷载、人群荷载、桥面二期恒载和结构自重)及结构参数(主拱圈弹性模量)。用作者提出的基于线性回归的随机场离散方法离散上述随机场,以有限元稳定分析的解作为复杂结构的隐式功能函数。上述功能以及失稳特征值对基本变量的梯度计算均已包含在作者开发的可靠度随机有限元程序RESFEP中。分析给出此桥稳定性可靠度值。灵敏度分析表明:在各随机变量中,拱肋弹性模量随机场离散变量对拱桥可靠度指标影响最大,汽车荷载随机场离散变量次之;在各随机变量的均值和标准差中,拱肋弹性模量随机场离散变量均值和标准差对拱桥可靠度影响最大,汽车荷载随机场离散变量的均值和标准差次之。     

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。     

基于四分之一车辆模型的具有随机结构参数车辆的随机动力分析

本文通过具有随机结构参数的四分之一车辆模型研究了具有不确定性结构参数的车辆在受到来自道路的随机激励作用下的振动响应问题。文中将簧上质量、簧下质量、悬挂阻尼、悬挂刚度以及轮胎刚度均认为是随机变量。将路面的不平整引起的对车辆的激励看作高斯随机过程并通过简单指数功率谱密度来建立力学模型。利用蒙特卡洛方法得出了车辆的固有频率和模态振型的均值、标准差以及变异系数。利用随机变量函数矩方法在频域中建立了车辆的随机响应的均方值的数字特征的计算表达式。通过工程算例表明了车辆结构参数的随机性对其动力响应的影响。本文所做的工作可拓展应用于车辆结构参数的灵敏度分析和动力优化设计。     

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。     

结构固有频率的统计特性

本文讨论随机参数结构固有频率的统计特性:均值和标准差.用有限元方法分析结构固有频率时,利用这个方法能正确估计由于结构参数的随机性而产生的误差.由于该方法具有普遍性,而且简单有效,因此可适用于许多大型工程结构,如高层建筑、桥梁、飞机、火箭等.     

基于部分分层抽样的高墩桥梁随机地震响应分析EI北大核心CSCD

为了表征桥梁结构不确定性和随机参数相关性对桥梁结构抗震性能的影响,从概率角度对桥梁进行抗震性能分析,基于部分分层抽样原理建立了时-频非平稳地震作用下桥梁非线性随机地震响应分析方法。基于地震动演化功率谱,采用谱表示方法生成非平稳地震动样本,并采用基于正交函数的思想对谱表示方法中的随机变量进行模拟,通过两个基本随机变量表征地震动的不确定性;采用基于数论的部分分层抽样方法对地震动-结构随机变量抽样,从而对桥梁非线性随机地震响应进行模拟,减小桥梁随机地震响应分析中的抽样方差;以一座实际高墩连续刚构桥为数值算例,对其进行了非线性随机地震响应分析,详细研究了桥梁结构不确定性和随机参数相关性对其地震可靠度的影响。研究结果表明:随机地震作用下,桥梁随机地震响应是典型的零均值非平稳随机过程,从地震动开始到结束,桥梁结构地震响应概率密度曲线存在由窄边宽,再由宽变窄的演化过程;随机地震作用下,桥梁结构关键响应的平均峰值因子存在一定差异,其通常在1.8~2.2变化;桥梁结构不确定性和随机参数相关性对高墩桥梁地震响应极值分布和地震可靠度的影响较为显著,忽略桥梁结构的不确定性和随机参数相关性将高估桥梁结构的地震可靠度。     

基于高斯过程响应面的结构有限元模型修正方法

作为一种基于贝叶斯原理的非参数模型,高斯过程模型近年来得到研究人员的广泛关注。高斯过程具有灵活的协方差函数形式、预测精度高和量化预测不确定性等优点。基于此,本文提出了一种基于高斯过程响应面的有限元模型修正方法,并介绍了高斯过程响应面方法的基本理论。算例结果表明,相对于传统参数型响应面方法,高斯过程响应面方法应用于有限元模型修正更具优势。