考慮不確定性的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別及與可靠度分析的一體化.pdf

1、考慮不確定性的損傷識(shí)別及可靠度指標(biāo)對(duì)結(jié)構(gòu)安全評(píng)估起著關(guān)鍵作用。由于各種不確定性因素的影響，從而導(dǎo)致觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)、識(shí)別結(jié)果具有不確定性問(wèn)題。目前，關(guān)于損傷識(shí)別的理論和方法有很多，然而基于不確定性的損傷識(shí)別及可靠度研究仍是一個(gè)重要課題。
　　常用的不確定性的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法主要分為以下幾類(lèi):1）基于經(jīng)典概率統(tǒng)計(jì)的損傷識(shí)別;基于概率的損傷識(shí)別方法都是采用數(shù)值仿真算例來(lái)進(jìn)行的，對(duì)于損傷和噪聲的模擬同實(shí)際結(jié)構(gòu)會(huì)有一定的出入。2）基于貝葉斯模型修

2、正的損傷識(shí)別;貝葉斯模型修正方法大多是將預(yù)測(cè)誤差建模為高斯白噪聲過(guò)程，而這種假定在實(shí)際中并不成立，從而導(dǎo)致計(jì)算不確定性欠估計(jì);因此，一般無(wú)法求解未知參數(shù)較多的較大規(guī)模計(jì)算問(wèn)題。3）基于隨機(jī)有限元模型修正的損傷識(shí)別;隨機(jī)有限元模型修正方法同樣存在計(jì)算復(fù)雜性問(wèn)題，即各類(lèi)協(xié)方差矩陣的計(jì)算在很多情況下仍然不得不采用蒙特卡羅模擬方法。4）基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的損傷識(shí)別。例如。目前基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的損傷識(shí)別方法具有良好的應(yīng)用前景，關(guān)鍵問(wèn)題是合理的狀態(tài)矩

3、陣構(gòu)建和敏感的損傷指標(biāo)的構(gòu)造;然而對(duì)于實(shí)際工程結(jié)構(gòu)，噪聲、測(cè)量誤差、環(huán)境因素等對(duì)于損傷指標(biāo)的影響是不容忽視的。
　　同樣常見(jiàn)的結(jié)構(gòu)可靠度分析方法有:1）蒙特卡羅模擬;主要通過(guò)采用頻率來(lái)估算概率，然而前提是隨機(jī)抽樣數(shù)必須足夠大，否則達(dá)不到精度要求。而抽樣數(shù)太大會(huì)增大工作量，因此直接的蒙特卡羅模擬只應(yīng)用于結(jié)構(gòu)可靠度不高的情況。2)一次二階方法;該方法的特點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)便，不需進(jìn)行過(guò)多的數(shù)值計(jì)算。但存在明顯缺陷，即不能考慮隨機(jī)變量的分布概型

4、，因此計(jì)算結(jié)果比較粗糙，一般常用于結(jié)構(gòu)可靠度計(jì)算精度要求不高的情況。3）高次高階矩法中隨機(jī)變量的分布概型是應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法推斷確定的，因此隨機(jī)變量的分布概型可能不嚴(yán)格。
　　因此就目前結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的研究現(xiàn)狀，本文主要研究工作為對(duì)傳統(tǒng)的概率損傷識(shí)別和可靠度分析方法存在的局限進(jìn)行改進(jìn)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)矩，時(shí)間矩和可靠度理論方法以及泰勒展開(kāi)式，對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行損傷識(shí)別和可靠度分析。
　　論文第二部分為了解決噪聲對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響，引入響應(yīng)統(tǒng)計(jì)矩

5、對(duì)噪聲不敏感的特性，求得響應(yīng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)矩靈敏度，對(duì)觀(guān)測(cè)響應(yīng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而使得結(jié)構(gòu)概率損傷識(shí)別具有強(qiáng)烈的抗噪性，降低了噪聲對(duì)結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別的影響。將損傷識(shí)別參數(shù)對(duì)不確定隨機(jī)變量進(jìn)行一階泰勒展開(kāi)，由概率分布的分布特性，求得結(jié)構(gòu)參數(shù)在任意分布情況下的概率損傷結(jié)果。
　　論文第三部分同時(shí)針對(duì)響應(yīng)統(tǒng)計(jì)矩必須觀(guān)測(cè)數(shù)大于等于結(jié)構(gòu)識(shí)別參數(shù)個(gè)數(shù)的問(wèn)題，進(jìn)一步提出了時(shí)間矩概念。即將響應(yīng)進(jìn)行分段統(tǒng)計(jì)矩處理，通過(guò)優(yōu)化函數(shù)識(shí)別出結(jié)構(gòu)參數(shù)，其次采用泰勒法展開(kāi)

6、對(duì)結(jié)構(gòu)的不確定量進(jìn)行線(xiàn)性化處理，根據(jù)不確定量的概率分布特性對(duì)參數(shù)進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)。
　　第四部分結(jié)合了統(tǒng)計(jì)矩概率損傷識(shí)別和可靠度分析方法。根據(jù)所得的結(jié)構(gòu)響應(yīng)進(jìn)行一階泰勒展開(kāi)，由該不確定性的概率分布特性和可靠度定義求得結(jié)構(gòu)單元和系統(tǒng)可靠度。數(shù)值算例和Monte Carlo算法驗(yàn)證了提出的損傷識(shí)別和可靠度分析一體化方法的有效性和準(zhǔn)確性。進(jìn)一步圍繞時(shí)間矩的概念對(duì)第三部分進(jìn)行完善，使得觀(guān)測(cè)數(shù)目在一定程度上減少到最低。
　　論文第五部分針