基于動力學數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)剛度貝葉斯辨識方法研究.pdf

1、數(shù)值模擬廣泛用于結(jié)構(gòu)裝配狀態(tài)評價、加工振動誤差預測及疲勞損傷檢測。然而，由于模型參數(shù)（如材料屬性、結(jié)合面剛度）未知和模型結(jié)構(gòu)誤差，有限元模擬結(jié)果不能準確反映實際結(jié)構(gòu)的測試響應。因此，模型修正技術(shù)應運而生，旨在基于測試數(shù)據(jù)對有限元模型參數(shù)進行辨識，獲得高可靠、高精度數(shù)值模型。
　　本文以剛度矩陣作為修正參量，基于結(jié)構(gòu)動力學數(shù)據(jù)（固有頻率和模態(tài)振型），從動力學特征方程出發(fā)，建立剛度模型參數(shù)的線性回歸模型，考慮到試驗數(shù)據(jù)的測量噪聲以及模

2、型誤差的存在，在貝葉斯隨機框架下建立剛度參數(shù)反演的不確定性方法。開展的主要研究內(nèi)容包括：
　?。?）建立了結(jié)構(gòu)參數(shù)辨識的貝葉斯框架，應用馬爾科夫蒙特卡洛方法對參數(shù)的后驗概率分布函數(shù)進行抽樣和遍歷，獲得了待識別參數(shù)的概率分布。
　?。?）考慮結(jié)構(gòu)損傷的局部性特點，采用Lasso模型對結(jié)構(gòu)剛度進行稀疏化建模，編制了Bayesian-Lasso方法的馬爾科夫蒙特卡洛抽樣程序，提高了結(jié)構(gòu)損傷辨識的精度。
　?。?）將不便觀測的