结构损伤与恢复力模型参数识别的贝叶斯方法与应用

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建筑结构服役期间不可避免会发生损伤,在结构失效之前检测出损伤并进行抗震性能评估,及时采取措施以减少或避免人员与财产损失,是十分必要的工作。受各种因素的影响,识别问题本质上属于强不确定性问题,本文基于贝叶斯理论和结构的实测振动响应数据,提出了损伤概率和恢复力模型参数识别方法,对识别过程中的不确定性进行定量化考虑。本文的主要研究内容及结论如下:(1)提出了基于贝叶斯理论的损伤概率识别方法:首先基于结构在白噪声作用下的加速度响应通过快速贝叶斯FFT方法识别得到结构自振频率和振型的最有可能值及变异系数;其次利用基于贝叶斯理论的模型修正方法得到结构刚度参数的最有可能值及变异系数;最后利用未损和损伤状态的刚度参数的边缘概率密度函数得到损伤概率的计算公式。将所提方法应用于四自由度结构数值算例并设置6个损伤状态,对每个损伤状态进行模态参数识别、刚度参数识别和损伤概率识别,并将识别结果与理论值对比,对识别效果的正确性及敏感性进行了验证。(2)将所提基于贝叶斯理论的损伤概率识别方法用于框支密肋复合墙结构振动台试验模型的损伤识别。根据加载制度,将结构模型的损伤状态分为10个,对结构的未损状态及各损伤状态进行模态参数和刚度参数识别,结果表明:两阶自振频率和各层层间刚度均随输入地震峰值加速度的增大而降低,而振型形式保持不变。定义了该结构模型的损伤限值与损伤水平,识别得到了其不同损伤状态的损伤概率,与试验现象吻合较好,证明了所提方法用于实测数据的可行性。(3)提出了基于振动实测数据和贝叶斯理论的恢复力模型参数识别方法:将结构加速度时程响应作为观测量,基于贝叶斯定理确定结构恢复力模型参数的后验联合分布,对MCMC随机优化方法的逐分量MH算法进行了自适应改进,采用改进后的算法识别得到各恢复力模型参数的样本均值及变异系数。并将所提方法应用于框支密肋复合墙结构振动台试验模型中,提出了该结构的层间恢复力模型并对其参数进行识别,利用抽样所得符合参数后验分布的样本均值计算得到的各层加速度时程响应和层间滞回曲线与试验值吻合较好,证明了所提方法用于实测数据的可行性。
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