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基于贝叶斯傅里叶动态模型的桥梁极值应力预测
被引量：
1
1
作者
樊学平
屈广
刘月飞
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期39-44,共6页
研究了基于健康监测应力数据的桥梁极值应力动态预测.考虑到监测应力的周期性、随机性和动态性等特点,首先初次建立了桥梁监测极值应力的傅里叶动态非线性模型(Fourier Dynamic Nonlinear Model,FDNM),结合Taylor级数展开技术,将FDNM近...
研究了基于健康监测应力数据的桥梁极值应力动态预测.考虑到监测应力的周期性、随机性和动态性等特点,首先初次建立了桥梁监测极值应力的傅里叶动态非线性模型(Fourier Dynamic Nonlinear Model,FDNM),结合Taylor级数展开技术,将FDNM近似转化为傅里叶动态线性模型(Fourier Dynamic Linear Model,FDLM);然后采用贝叶斯方法,基于动态监测极值应力数据,建立了无先验信息的贝叶斯傅里叶动态线性模型(Bayesian Fourier Dynamic Linear Model: BFDLM),进而对监测极值应力的一步向前预测分布参数和后验应力状态分布参数进行了预测分析;最后通过实际桥梁监测极值应力数据对本文所建模型和方法的合理性及适用性进行了验证分析,结果表明本文所建BFDLM能够反映桥梁极值应力的周期性、随机性以及动态性等特点.研究成果将为桥梁监测极值应力预测提供理论基础和应用方法.
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关键词
桥梁
傅里叶动态非线性模型
Taylor级数展开技术
贝叶斯方法
桥梁
极值应力预测
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职称材料
桥梁极值应力的贝叶斯动态耦合线性预测
被引量：
3
2
作者
樊学平
尚志鹏
刘月飞
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期349-357,435,共10页
基于含有趋势性和随机性的监测极值应力时间序列数据,进行了桥梁极值应力的贝叶斯动态耦合线性预测。将历史监测耦合极值应力数据解耦,建立解耦极值应力的动态耦合线性模型(DCLM),并将其分解为有限个动态线性模型(DLMs)。基于动态监测...
基于含有趋势性和随机性的监测极值应力时间序列数据,进行了桥梁极值应力的贝叶斯动态耦合线性预测。将历史监测耦合极值应力数据解耦,建立解耦极值应力的动态耦合线性模型(DCLM),并将其分解为有限个动态线性模型(DLMs)。基于动态监测的解耦极值应力数据,结合贝叶斯方法,进行动态耦合线性模型的概率递推,进而实现桥梁解耦极值应力的动态预测,并将预测的解耦极值应力进行相加,即可实现桥梁极值应力的动态预测。最后,通过在役桥梁的含有随机性和趋势性的监测极值应力数据,利用ARIMA(auto-regressive integrated moving average)模型,验证了所提方法的合理性与有效性。
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关键词
桥梁结构
监测数据
动态耦合线性模型(DCLM)
动态线性模型(DLM)
贝叶斯方法
极值应力预测
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职称材料
题名
基于贝叶斯傅里叶动态模型的桥梁极值应力预测
被引量：
1
1
作者
樊学平
屈广
刘月飞
机构
兰州大学西部灾害与环境力学教育部重点实验室
兰州大学土木工程与力学学院
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期39-44,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51608243)
甘肃省自然科学基金资助项目(1606RJYA246)~~
文摘
研究了基于健康监测应力数据的桥梁极值应力动态预测.考虑到监测应力的周期性、随机性和动态性等特点,首先初次建立了桥梁监测极值应力的傅里叶动态非线性模型(Fourier Dynamic Nonlinear Model,FDNM),结合Taylor级数展开技术,将FDNM近似转化为傅里叶动态线性模型(Fourier Dynamic Linear Model,FDLM);然后采用贝叶斯方法,基于动态监测极值应力数据,建立了无先验信息的贝叶斯傅里叶动态线性模型(Bayesian Fourier Dynamic Linear Model: BFDLM),进而对监测极值应力的一步向前预测分布参数和后验应力状态分布参数进行了预测分析;最后通过实际桥梁监测极值应力数据对本文所建模型和方法的合理性及适用性进行了验证分析,结果表明本文所建BFDLM能够反映桥梁极值应力的周期性、随机性以及动态性等特点.研究成果将为桥梁监测极值应力预测提供理论基础和应用方法.
关键词
桥梁
傅里叶动态非线性模型
Taylor级数展开技术
贝叶斯方法
桥梁
极值应力预测
Keywords
bridge
Fourier dynamic nonlinear model
Taylor series expansion technology
Bayesian approach
bridge extreme stress prediction
分类号
TU391 [建筑科学—结构工程]
TU392.5 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
桥梁极值应力的贝叶斯动态耦合线性预测
被引量：
3
2
作者
樊学平
尚志鹏
刘月飞
机构
兰州大学西部灾害与环境力学教育部重点实验室
兰州大学土木工程与力学学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期349-357,435,共10页
基金
国家自然科学基金(51608243)
甘肃省自然科学基金(1606RJYA246)。
文摘
基于含有趋势性和随机性的监测极值应力时间序列数据,进行了桥梁极值应力的贝叶斯动态耦合线性预测。将历史监测耦合极值应力数据解耦,建立解耦极值应力的动态耦合线性模型(DCLM),并将其分解为有限个动态线性模型(DLMs)。基于动态监测的解耦极值应力数据,结合贝叶斯方法,进行动态耦合线性模型的概率递推,进而实现桥梁解耦极值应力的动态预测,并将预测的解耦极值应力进行相加,即可实现桥梁极值应力的动态预测。最后,通过在役桥梁的含有随机性和趋势性的监测极值应力数据,利用ARIMA(auto-regressive integrated moving average)模型,验证了所提方法的合理性与有效性。
关键词
桥梁结构
监测数据
动态耦合线性模型(DCLM)
动态线性模型(DLM)
贝叶斯方法
极值应力预测
Keywords
bridge structures
monitored data
dynamic coupled linear model(DCLM)
dynamic linear model(DLM)
Bayesian method
extreme stress prediction
分类号
TU391 [建筑科学—结构工程]
TU392. [建筑科学—结构工程]
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职称材料
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作者
出处
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1
基于贝叶斯傅里叶动态模型的桥梁极值应力预测
樊学平
屈广
刘月飞
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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职称材料
2
桥梁极值应力的贝叶斯动态耦合线性预测
樊学平
尚志鹏
刘月飞
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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