结构概率损伤识别的改进近似贝叶斯计算

摘要：

结合近似贝叶斯计算 (ABC) 、Metropolis Hastings (MH) 抽样和随机响应面 (SRS) 提出了一种改进近似贝叶斯计算方法, 用于快速估计结构随机参数的后验概率分布, 进而识别结构损伤.首先将ABC与MH抽样结合, 引入建议分布、接受概率和动态容差来判断抽样样本的准确度, 同时通过误差函数对比仿真样本和实测样本的相似性, 避免了求解似然函数;然后针对大量抽样样本的响应计算, 利用SRS建立结构随机参数与响应之间的显式表达式, 实现对响应统计特征值的快速计算;最后基于改进ABC法估计试验钢筋混凝土梁的参数后验概率分布, 进一步构建和对比损伤前后梁的概率损伤指标, 以此判断梁的损伤位置和程度.研究结果表明:改进ABC法能有效降低参数后验概率分布的求解难度, 同时提高了贝叶斯参数识别问题的求解效率, 特别是与传统贝叶斯方法相比, 改进ABC法可以识别梁的多损伤工况.

关键词：概率损伤识别、随机响应面、后验概率分布、近似贝叶斯计算、Metropolis Hastings抽样

所属期刊栏目：32

分类号：O327;TU311.3(振动理论)

资助基金：国家自然科学基金面上项目51578158;福州大学"旗山学者"奖励支持计划GXRC-1688

在线出版日期：2019-06-06（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：224-233