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数据驱动下孪生贝叶斯理论非齐次泊松过程的结构损伤评估方法

Data driven structural damage assessment approach by the twin of Bayesian theory non-homogeneous Poisson process

作     者:朱林 陈敏 贾民平 冯月贵 庆光蔚 ZHU Lin;CHEN Min;JIA Min-ping;FENG Yue-gui;QING Guang-wei

作者机构:扬州大学机械工程学院江苏扬州225007 西交利物浦大学智能工程学院江苏苏州215123 东南大学机械工程学院江苏南京211189 南京市特种设备安全监督检验研究院江苏南京210002 

出 版 物:《振动工程学报》 (Journal of Vibration Engineering)

年 卷 期:2021年第34卷第1期

页      面:134-140页

核心收录:

学科分类:08[工学] 080104[工学-工程力学] 0815[工学-水利工程] 0801[工学-力学(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学基金资助项目(51805447) 江苏省自然科学基金青年项目(BK20190911,BK20170418) 中国博士后科学基金资助项目(2019M661947) 江苏省农业自主创新资金资助项目(CX(20)3060) 

主  题:损伤评估 递进因子 非齐次泊松 序化策略 贝叶斯 

摘      要:以结构件裂纹扩展过程中的损伤状态评估为研究对象,提出了一种孪生贝叶斯理论非齐次泊松过程的结构损伤评估方法。首先,结合基于裂尖场能量的可靠度序化策略与非齐次泊松过程,运用贝叶斯理论对试验信息及总体过程参数的渐进关系进行组合,获得过程参数先验分布。同时,基于裂尖场能量递进因子与似然函数的概念,通过先验信息、序化策略及后验信息的组合,建立了孪生贝叶斯理论非齐次泊松过程的参数后验分布模型。最后以典型结构为例,结合声发射检测到的裂纹扩展数据对提出方法的可行性进行验证,并将预测结果与独立的试验结果进行比较。结果表明,提出方法的平均预测精度为92.1%,可以实现通过少量试验信息完成不同初始损伤状态下结构件损伤状态评估的目的。

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