【摘 要】
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基于动力测量数据的结构健康监测方法近些年逐渐引起国内外学者的广泛关注。本文提出一种将Bayesian概率方法与有限元模型缩聚技术相结合的结构概率损伤识别方法。引入系统模态参数的概念，采用含噪声的非完备模态参数(即部分阶自振频率以及与少数测量自由度对应的模态振型)，可同时识别结构损伤参数、系统自振频率以及系统模态振型的最可能值以及相应的不确定性程度。此外，通过有限元模型缩聚技术衡量系统模态参数与缩聚
【机 构】
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武汉大学,土木建筑工程学院,湖北武汉430072 澳门大学,土木与环境工程系,澳门特别行政区
【出 处】
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第六届全国结构抗振控制与健康监测学术会议
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基于动力测量数据的结构健康监测方法近些年逐渐引起国内外学者的广泛关注。本文提出一种将Bayesian概率方法与有限元模型缩聚技术相结合的结构概率损伤识别方法。引入系统模态参数的概念，采用含噪声的非完备模态参数(即部分阶自振频率以及与少数测量自由度对应的模态振型)，可同时识别结构损伤参数、系统自振频率以及系统模态振型的最可能值以及相应的不确定性程度。此外，通过有限元模型缩聚技术衡量系统模态参数与缩聚后结构模型之间的吻合程度，以构建非完备系统模态参数的先验概率密度函数。与目前大多数方法不同，本文方法的一个显著特点在于其仅需要与测量自由度对应的模态振型，而不需要完整自由度模态振型，同时也避免了测量模态和有限元计算模态间的匹配，尤其适合大型复杂结构。另外，本文还提出了一种有效的迭代解法，用于求解前述结构损伤参数以及系统模态参数不确定性识别过程中的高度非线性最优化问题。通过一个两层螺栓联结钢框架结构节点损伤的实验室模型实验研究，对所提出方法进行了验证。
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