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基于自适应嵌套抽样和贝叶斯理论的桥梁有限元模型修正
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作者 徐希堃 洪彧 +3 位作者 许靖业 周志达 蒲黔辉 文旭光 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第2期503-512,共10页
在基于有限元模型的桥梁健康监测中,贝叶斯模型修正技术通常被用于量化有限元模型中重要参数的不确定性,以解决模型修正中由于测量误差、建模误差、计算误差等造成的非唯一解问题.为解决由于大量调用有限元模拟运算,导致修正效率低下的... 在基于有限元模型的桥梁健康监测中,贝叶斯模型修正技术通常被用于量化有限元模型中重要参数的不确定性,以解决模型修正中由于测量误差、建模误差、计算误差等造成的非唯一解问题.为解决由于大量调用有限元模拟运算,导致修正效率低下的问题,基于自适应嵌套抽样(ANS)算法,提出一种贝叶斯模型修正方法.该方法利用模态参数构建概率目标函数,并采用ANS算法对其进行逼近,ANS保留了嵌套抽样(NS)的性质,通过逐层缩小抽样范围,使得样本最终逼近最优参数;通过逐层近似,将高维积分问题转化为简单的一维积分问题,简化了证据值和后验概率密度值的计算过程;在此基础上,ANS算法在迭代过程中通过自适应地调整样本数量,减少对有限元模型的调用;最后,对一座人行桁架桥进行了贝叶斯有限元模型修正试验.结果表明:在相同算法参数设置下,ANS算法相比传统NS算法降低了约84%的有限元模拟调用次数,节省了约86%计算时间,并能获得同等精度的不确定性修正结果. 展开更多
关键词 有限元模型 贝叶斯模型修正 不确定性量化 嵌套抽样算法 自适应算法
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