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结合近似贝叶斯计算和改进群体蒙特卡洛抽样的结构损伤识别
被引量：
6
1
作者
方圣恩
陈杉
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期143-149,共7页
为避免陷入低概率区抽样并提高抽样效率,改进了群体蒙特卡洛(PMC)抽样算法,再结合近似贝叶斯计算(ABC)和随机响应面(SRS)提出一种概率损伤识别方法。首先将ABC和改进PMC算法进行嵌套,利用每个迭代步的样本方差来搅动粒子群和求取自适应...
为避免陷入低概率区抽样并提高抽样效率,改进了群体蒙特卡洛(PMC)抽样算法,再结合近似贝叶斯计算(ABC)和随机响应面(SRS)提出一种概率损伤识别方法。首先将ABC和改进PMC算法进行嵌套,利用每个迭代步的样本方差来搅动粒子群和求取自适应权重系数,再构造衡量仿真和实测样本间相似度的误差函数,用于替代似然函数;然后使用SRS建立结构随机响应的显式表达式,大幅提高响应统计特征值的计算效率;最后将求得的参数后验概率分布统计特征值作为损伤指标,根据损伤前后指标值的变化来判断损伤位置和程度。对试验钢筋混凝土梁的单、多工况损伤进行了识别,验证了所提出方法在保证参数后验分布估计精度的条件下,可以有效提高贝叶斯推断过程的计算效率。
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关键词
概率
损伤识别
近似贝叶斯计算
改进PMC抽样
随机响应面
参数后验概率分布
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职称材料
题名
结合近似贝叶斯计算和改进群体蒙特卡洛抽样的结构损伤识别
被引量：
6
1
作者
方圣恩
陈杉
机构
福州大学土木工程学院
福州大学土木工程防震减灾信息化国家地方联合工程研究中心
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期143-149,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(51578158)
福州大学“旗山学者”奖励支持计划(XRC-1688)。
文摘
为避免陷入低概率区抽样并提高抽样效率,改进了群体蒙特卡洛(PMC)抽样算法,再结合近似贝叶斯计算(ABC)和随机响应面(SRS)提出一种概率损伤识别方法。首先将ABC和改进PMC算法进行嵌套,利用每个迭代步的样本方差来搅动粒子群和求取自适应权重系数,再构造衡量仿真和实测样本间相似度的误差函数,用于替代似然函数;然后使用SRS建立结构随机响应的显式表达式,大幅提高响应统计特征值的计算效率;最后将求得的参数后验概率分布统计特征值作为损伤指标,根据损伤前后指标值的变化来判断损伤位置和程度。对试验钢筋混凝土梁的单、多工况损伤进行了识别,验证了所提出方法在保证参数后验分布估计精度的条件下,可以有效提高贝叶斯推断过程的计算效率。
关键词
概率
损伤识别
近似贝叶斯计算
改进PMC抽样
随机响应面
参数后验概率分布
Keywords
probabilistic damage identification
approximate Bayesian calculation(ABC)
improved population Monte Carlo(PMC)sampling
stochastic response surface(SRS)
parametric posterior probability distribution
分类号
O327 [理学—一般力学与力学基础]
TU311 [建筑科学—结构工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
结合近似贝叶斯计算和改进群体蒙特卡洛抽样的结构损伤识别
方圣恩
陈杉
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
6
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