基于概率理论和AR/GARCH模型的非线性损伤识别

摘要：

为了解决在不确定因素干扰下的结构非线性损伤识别问题,提出了基于概率理论和自回归/广义自回归条件异方差(AR/GARCH,autoregressive/generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)混合模型的非线性损伤识别方法.描述了AR/GARCH模型的组合理论及其相应的组合公式,给出了模型参数估计和定阶方法.利用损伤前后的加速度响应信号构造AR/GARCH模型,并进一步提取出非线性损伤特征因子.采用概率理论和置信区间方法获取相应的损伤存在概率,并建立基于层间刚度的基本概率损伤指标.在此基础上,基于权化技术提出了改进概率损伤指标以提高识别可靠性.数值计算和实验验证结果表明,基于概率理论和AR/GARCH模型的损伤技术可以较好地解决不确定因素干扰下的非线性损伤问题,改进概率指标的识别效果明显优于基本概率指标.

关键词：概率理论、损伤识别、AR/GARCH模型、加速度响应、非线性

所属期刊栏目：42

分类号：TB123(工程基础科学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51578094

在线出版日期：2019-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：19-28