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基于不同结构复杂度的贝叶斯模型修正技术研究

贝叶斯模型修正；TMCMC；Kriging代理模型

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有限元模型会不可避免地存在不确定性，为了减小不确定性，提高模型准确性，需要根据结构响应测量值对结果进行修正。本文引入基于TMCMC的贝叶斯模型修正理论，对两个算例中的不确定性参数进行修正。主要研究内容和结论如下：
1. 对十层框架结构的抗侧刚度进行了修正，并对比了似然函数中用解析法和Kriging代理模型时修正结果的区别。结果表明：贝叶斯模型修正的精度较高，且使用Kriging代理模型时不会降低精度，可以大幅较少运算时间。
2. 对国家体育场钢材的杨氏模量进行了修正，在构造Kriging代理模型的数据点较少的情况下仍得到了较好的修正结果，说明了Kriging代理模型的实用性。
3. 比较两算例，得出使用Kriging代理模型来构造似然函数的优点。一是能显著较少计算时间，二是无须从理论上推导待修正参数和结构响应测量值之间的关系，仅需要一组输入和输出数据即可。