基于改进SCAM算法的结构物理参数识别贝叶斯方法

摘要：

针对贝叶斯估计中逐分量自适应Metropolis(single component adaptive Metropolis,SCAM)算法易生成重复性样本,导致抽样效率低、结果误差大等问题,重新定义了提议分布方差的表达式,提出了改进的SCAM算法,使得抽样样本序列构成的马尔可夫链相对稳定.进而将贝叶斯理论与改进的SCAM算法相结合,求解结构物理参数的后验边缘概率分布、最优估计值以识别和估计结构损伤,通过理论分析和结构数值模拟算例验证了改进的SCAM算法的有效性.结果 表明,改进的SCAM算法既提高了抽样效率,又提高了计算结果准确性,可应用于物理参数识别及损伤识别与评估等工作.

关键词：结构物理参数识别、贝叶斯估计、马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)抽样、提议分布、逐分量自适应Metropolis (SCAM)算法

所属期刊栏目：40

分类号：TU311.3(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金项目;国家科技重点研发计划课题省级资助项目;黑龙江省头雁计划

在线出版日期：2021-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：121-126