桥梁车辆荷载识别的贝叶斯方法研究

基于贝叶斯推理提出了一种可实现误差模式选择的桥梁车辆荷载识别方法。该方法通过静力影响线构建车辆荷载与实测响应的关系表达式,并建立修正曲面以消除动力效应造成的识别误差。引入与结构响应大小和车速相关的五种误差模式。根据假设的先验分布推导车辆轴重参数的后验分布,以获得车辆荷载的最优估计值和置信区间,并计算各误差模式的后验概率。分别采用简支梁数值算例和某连续梁桥动载试验,对该方法在不同车速工况下的识别精度和可靠性进行了验证。结果表明,修正曲面可以有效消除车辆动力冲击的影响,提高了荷载识别精度;荷载识别结果以置信区间形式呈现,可量化荷载识别结果的不确定性;贝叶斯方法能够识别出最佳误差模式,进一步提升了荷载识别的鲁棒性。     

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。