[發明專利]基于改進自助法的橋梁結構參數不確定性量化及傳遞方法

有效

• 申請號: 201910362525.2
• 申請日: 2019-04-30
• 公開（公告）號: CN110096805B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 駱勇鵬;廖飛宇;劉遠貴;劉景良;何漢青;謝隆博
• 申請（專利權）人: 福建農林大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/23
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

本發明涉及一種有限觀測數據下基于改進自助法的結構參數不確定性量化及傳遞方法，首先提出改進自助法，并將其應用于參數不確定性量化。通過對各個Bootstrap子樣本的概率密度函數進行信息擴散估計，采用接受?拒絕法生成大量改進Bootstrap子樣本，從而基于大樣本數據量化不確定性。其次，基于響應面模型，快速計算結構響應的變化區間，根據所定義的區間靈敏度指標來判斷參數不確定性對結構響應的影響程度，量化響應的不確定性。通過數學理論分析及實驗證明方法能夠在概率分布未知、實測數據有限的情況下對土木工程結構參數的不確定性進行量化，并計算參數不確定性對結構響應的影響，可用于工程結構損傷診斷、健康監測及結構分析與優化設計。

技術領域

本發明涉及工程結構分析技術領域，特別是一種有限觀測數據下基于改進自助法的結構參數不確定性量化及傳遞方法。

背景技術

土木工程結構在制造、加工、裝配、建模等環節中不可避免地會產生各種誤差或不確定性因素，導致結構參數具有不確定性，進而使結構響應也產生不確定性。傳統的結構分析采用的是確定性模型與確定性方法，忽略了這些不確定性因素的影響，分析結果的可靠性極大下降。此時，作為傳統結構設計方法的發展與延伸的不確定性結構分析方法更具有現實的工程背景和重要的理論意義與應用價值。

不確定性分析結果的準確性與真實性很大程度上依賴于不確定性源的描述方式，現有方法對不確定性源的合理描述方法研究還相對較少，特別是實測數據有限情況下不確定性參數的合理描述。如當Monte Carlo法中假定的概率分布函數與實際不符時，將產生較大的誤差，從而影響對結構實際服役性能的判斷。其次，當樣本數量較少時，所確定的概率分布本身具有一定的不確定性。因此，發展不依賴于概率分布函數的不確定性參數量化及傳遞分析方法是非常有意義的。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提出一種有限觀測數據下基于改進自助法的結構參數不確定性量化及傳遞方法，可對土木工程結構參數的不確定性量化，并計算參數不確定性對結構響應的影響，可用于工程結構損傷診斷、健康監測及結構的分析與優化。

本發明采用以下方案實現：一種有限觀測數據下基于改進自助法的結構參數不確定性量化及傳遞方法，具體包括以下步驟：

步驟S1：進行基于信息擴散理論的改進Bootstrap抽樣及不確定性參數量化；

步驟S2：基于響應面模型的不確定性傳遞分析。

進一步地，步驟S1具體包括以下步驟：

步驟S11：假設有4限觀測數據X＝(x₁,x₂,...,x_n)是來自未知總體分布F的子樣本，θ＝θ(F)為總體分布的未知參數(如均值和標準差)；根據X＝(x₁,x₂,...,x_n)構造原始樣本的經驗分布函數，如式(1)所示：

式中，x₍₁₎≤x₍₂₎≤...≤x_(n)是x₁,x₂,...,x_n由小到大排列后的統計量；n表示樣本容量，k表示數據排列序號(k＝1,2，...，n-1)；

步驟S12：從F_n(x)中抽取Bootstrap子樣本X^*＝(x₁^*,x₂^*,...,x_n^*)；根據信息擴散理論，Bootstrap子樣本所服從的概率密度函數f(x^*)為：