基于贝叶斯动态模型和非均匀采样的桥梁结构可靠度预测.pdf

基于贝叶斯动态模型和非均匀采样的桥梁结构可靠度预测樊学平，+吕大刚DYNAMICMoDELSNON．UNIFORMSAMPLINGinformationRELIABILITYPREDICTIONOFBRIDGESTRUCTURESBASEDONBAYESIANANDsubjectedmonitoring(SHM)．Bayesian文章编号：CSTAM2013．P28．E0255摘要：桥梁结构受到时变荷载和环境的影响，使得结构的性能不断退化。而桥梁设计者和拥有者的主要目的是要控制桥梁结构性能的退化过程，通过桥梁结构的健康监测，实时地了解和预测桥梁结构的时变可靠度。桥梁结构的健康监测系统能够提供大量的监测信息，而如何合理地应用这些监测信息来对结构的可靠度进行实时地预测和评定已成为结构健康监测领域的瓶颈问题。贝叶斯动态模型能够把结构的健康监测信息与可靠度结合起来，并且能够考虑到大量监测信息的不确定性，因而本文首先建立了基于监测信息的贝叶斯动态模型，并建立了动态模型的监控机制来对监测信息进行监控，接着基于监测信息和监测信息的贝叶斯动态模型，对桥梁结构的可靠度进行了实时预测。最后通过实例验证了本文所建模型的合理性和适用性。关键词：桥梁结构；健康监测；监测信息：贝叶斯动态模型；时变可靠度预测forreliabilitystructuresstructuraluncertaintyinformation．Therefore，feasibilitystructures，Healthmonitoring，Monitoring·III．357"FANXue—ping，木LUDa-gangAbstract：Bridgetime-dependentloadingandstrengthdegradationprocesses．Themainpurposesofthedesignersownerskeeptheseprocessesundercontrol，toreal-timelyknowpredictthroughhealthmonitoringbridgestructures．Andsystemsusedinengineeringprovidedataprediction．Howmaketime—varianthasbecomebottleneckfielddynamicmodelcombinereliability，andconsidermassfirstlythispaperbuildsbayesianbasedinformation；secondlybuildmechanismmodel；thirdlyispredictedbuiltmodel；finallyactualexampleprovidedtoillustrateapplicationpaper．Keywords：Bridgemechanism，Bayesianmodel，Time．dependentprediction基金项目：北京市自然科学基金(8082013)等研究(E—mail：[e-mail]，[e-mail])(哈尔滨工业大学土木工程学院，哈尔滨150090)(School150090，China)作者简介：樊学平(1985--)，男，山西运城人，博士研究生，主要从事贝叶斯动态理论、结构可靠度等研究(E-mail：[e-mail])+吕大刚(1970--)，男，黑龙江铁力人，博士，教授，副院长，主要从事结构可靠度、工程风险分析、结构动力学、随机动力学、地震工程ofCivilEngineering，ttarbinInstituteofTechnology，Harbinaresensorsuseassesscanonan
㈨叫州mt．1,Ct．1]㈣叫州mt_l,Ct_!】非肌“：卜，]，cot～N10，彬I(t=l，2L，T)2贝叶斯动态模型Yt=q+v，_～U[O，K]一q引言(1)状态变量(谚，t=1，2，L，T)是一个马尔科夫链，谚与倪一1呈线性关系；L％’r_lj(2)观测变量(只，t=1，2，L，丁)是相互独立的，且Yt只与状态变量谚相关，只与p呈线性关系。q=q二，+(，：／‘一。)屈一。+q，屈=(I／l一。)局一。㈣"为t时刻的应力极值监测值；屈为t-1时刻到f时刻状态的变化量；Vt为监测误差项；e为f时刻的状态变量(监测数据的趋势项)；co,为状态噪声项；皿为t时刻以及以前关于系统的信息集合，且10,={M，皿一1)，皿．。为t一1时刻的信息集，包括聊“(平均值)，C—l(方差阵)等等。另外，假设U，q各自独立，相互独立，且都与配独立，，：=ti—ti一1为采样间隔，本文中采对于均值mf-1和方差