基于动力指纹和Bayes数据融合的桥梁损伤识别

发布时间：2018-01-15 23:03

  本文关键词：基于动力指纹和Bayes数据融合的桥梁损伤识别　出处：《东北大学学报(自然科学版)》2017年02期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 桥梁损伤识别 动力指纹 数据融合 Bayes网络 测量噪声

【摘要】：受测量噪声的影响,采用单一指标评价桥梁安全容易产生误判,因此提出一种基于Bayes理论的桥梁损伤识别方法.该方法将识别过程分解为损伤定位识别与损伤定量识别两部分,首先采用Bayes公式融合归一化的动力指纹,进行损伤位置识别,进而提取损伤处的动力指纹构建Bayes网络,计算各节点的条件概率,从而识别损伤程度.通过简支梁数值模拟验证了该方法具有良好的抗噪性,尤其能够对小损伤准确定位,对程度差别小的损伤准确分类.
[Abstract]:Under the influence of measurement noise, it is easy to misjudge by using a single index to evaluate bridge safety. Therefore, a bridge damage identification method based on Bayes theory is proposed, which divides the identification process into two parts: damage location identification and damage quantitative identification. Firstly, the Bayes formula is used to fuse the normalized dynamic fingerprint to identify the damage location, and then the dynamic fingerprint of the damage is extracted to construct the Bayes network, and the conditional probability of each node is calculated. Through numerical simulation of simply supported beam, it is proved that this method has good noise resistance, especially it can accurately locate small damage and classify damage with little difference in degree.
【作者单位】： 东北大学资源与土木工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51474048)
【分类号】：U446
【正文快照】： 及早发现桥梁损伤,选择合适的桥梁修补方案对延长桥梁的使用寿命,保护人民的生命财产安全有重大意义.基于频率、振型的动力指纹指标有模态柔度差曲率MFC、模态曲率差CMSD、均匀荷载面曲率差ULSCD[1]、模态应变能MSE[2]等;但在实际应用中单一使用其中某个指标,则损伤识别方法的

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本文编号：1430438