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基于改进UKF的非线性结构荷载和参数同步识别

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振动.测试与诊断 2023年第5期43卷 980-987,1042页

作者：王振辛宇王佐才袁子青合肥工业大学土木与水利工程学院合肥230009 安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室合肥230009

传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,简称UKF)方法在非线性结构参数识别过程中,通常要求结构的输入已知,当非线性结构的输入难以测量或测量误差较大时,该方法的应用将受到限制。为了对未知激励作用下的非线性结构参数进行识别... 详细信息

传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,简称UKF)方法在非线性结构参数识别过程中,通常要求结构的输入已知,当非线性结构的输入难以测量或测量误差较大时,该方法的应用将受到限制。为了对未知激励作用下的非线性结构参数进行识别,提出一种基于改进UKF的非线性结构荷载和参数同步识别方法。该方法在系统状态更新过程中,利用结构响应和参数的当前预测值,对输入荷载进行初步估计,并结合系统状态的估计值对输入荷载进行识别。为降低测量噪声对非线性系统识别结果的影响,采用在UKF方法中嵌入卡尔曼滤波器(Kalman filter,简称KF),对测量噪声协方差矩阵进行同步优化,确保非线性结构荷载和参数识别的精确性。分别对地震激励下的单自由度和5自由度Bouc‑Wen滞回模型进行数值模拟,验证了该方法的可行性和准确性。结果表明,改进的UKF方法能够有效地实现非线性结构未知荷载和模型参数的同步识别。

关键词：无迹卡尔曼滤波非线性结构未知荷载识别非线性参数识别

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基于车辆静置的桥梁模态参数识别方法

土木工程学报 2023年第6期56卷 52-62页

作者：贺文宇李祎琳任伟新合肥工业大学土木与水利工程学院合肥工业大学安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室深圳大学

针对传统工作模态参数识别中存在的振型难以质量归一化和传感器数量多，“移动车辆扫描法”存在对路面不平顺过于敏感和振型难以质量归一化等问题，提出一种采用少量传感器且对路面不平顺不敏感的桥梁模态参数(频率和质量归一化振型)识... 详细信息

针对传统工作模态参数识别中存在的振型难以质量归一化和传感器数量多，“移动车辆扫描法”存在对路面不平顺过于敏感和振型难以质量归一化等问题，提出一种采用少量传感器且对路面不平顺不敏感的桥梁模态参数(频率和质量归一化振型)识别方法。该方法将车辆停靠于选定位置，形成静置车辆-桥梁系统，测试系统频率；测完后移动车辆至下一位置，重新停靠后测试频率，以此类推，“随停随测，即测即走”,通过系列系统频率识别模态参数，因此称之为基于车辆静置的模态参数识别。首先，采用数值算例展示静置车辆-桥梁系统频率随着车辆静置位置的变化而变化的现象；其次，通过理论推导揭示静置车辆-桥梁系统频率演化与桥梁模态参数之间的物理关系；然后，提出通过测试系列静置车辆-桥梁系统频率来识别桥梁模态参数的流程并予以验证；最后，系统讨论车/桥质量比和车辆刚度等因素的影响。结果表明：提出的方法化振型识别为频率识别，只需少量加速度传感器，便能快速识别桥梁质量归一化振型。

关键词：桥梁工程参数识别车辆静置空间分辨率路面不平顺

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基于模块化贝叶斯推理的随机非线性模型修正

振动与冲击 2023年第2期42卷 79-88页

作者：王未寅王佐才辛宇丁雅杰合肥工业大学土木与水利工程学院合肥230009 合肥工业大学安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009 合肥工业大学安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室合肥230009

为同时考虑多种不确定因素对非线性结构模型修正的影响,提出了一种基于模块化贝叶斯推理的随机非线性模型修正方法。为了描述具有时变特性的非线性动力响应,提取结构动力响应主分量的瞬时加速度幅值作为非线性指标,基于贝叶斯方法,将整... 详细信息

为同时考虑多种不确定因素对非线性结构模型修正的影响,提出了一种基于模块化贝叶斯推理的随机非线性模型修正方法。为了描述具有时变特性的非线性动力响应,提取结构动力响应主分量的瞬时加速度幅值作为非线性指标,基于贝叶斯方法,将整个模型修正过程分为3个相互独立的模块:首先建立非线性模型的高斯过程替代模型记为模块一;同时,为考虑模型误差对非线性结构随机模型修正的影响,将设计变量作为输入,模型误差作为输出,建立关于模型误差的高斯过程替代模型,记为模块二;最后,结合贝叶斯推理方法与模块一和模块二中的高斯过程模型,利用过渡马尔可夫链蒙特卡罗(transitional Markov Chain Monte Carlo,TMCMC)随机采样方法估计待修正参数后验概率密度函数,实现基于模块化贝叶斯推理的随机非线性模型修正研究。采用三跨连续梁桥数值算例来验证所提出的随机非线性模型修正方法的准确性,并对比了不同噪声水平、不同程度模型误差条件下的模型修正结果。研究结果表明,基于模块化贝叶斯推理的随机非线性模型修正方法能够有效地实现非线性结构的随机模型修正,并具有较好的鲁棒性。

关键词：非线性结构模块化贝叶斯模型误差测量误差高斯过程模型

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桥梁结构非线性模型修正研究综述

交通运输工程学报 2022年第2期22卷 59-75页

作者：王佐才丁雅杰戈壁袁子青辛宇合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009 合肥工业大学土木工程防灾减灾安徽省工程技术研究中心安徽合肥230009 合肥工业大学安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室安徽合肥230009

针对桥梁服役期间由于结构力学性能减弱从而表现出具有时变特征的非线性振动问题,在回顾非线性模型修正发展的基础上,分别从非线性系统识别、非线性模型修正方法和非线性模型不确定性量化3个方面入手,总结了结构非线性模型修正技术中存... 详细信息

针对桥梁服役期间由于结构力学性能减弱从而表现出具有时变特征的非线性振动问题,在回顾非线性模型修正发展的基础上,分别从非线性系统识别、非线性模型修正方法和非线性模型不确定性量化3个方面入手,总结了结构非线性模型修正技术中存在的一些关键问题;结合复杂结构损伤识别、性能评估与安全监测等内容,对其在桥梁结构中的应用展开了讨论。研究结果表明:以固有频率和模态振型为代表的响应特征量仅能反映时不变结构的物理特性,对于非线性结构而言其力学性能随外激励作用而不断变化,基于线性系统特征量的模型修正方法不能很好地适用于具有明显时变特性的非线性结构;结构动力响应主分量的瞬时频率和瞬时幅值包含了振动响应信号的相位信息和幅值信息,可以较为全面地反映动力荷载作用下结构响应的非平稳特性,选择具有时变特性的瞬时特征量来构建目标函数能够更为合理地表征非线性结构的动力特性;不确定性模型修正方法通过综合利用实测响应数据,考虑了测量噪声、模型误差和数值计算方法等不确定因素的影响,提高了模型修正结果的准确性;复杂结构非线性模型修正过程中涉及的参数众多,计算量大,极大地限制了其在实际工程结构中的应用,因此,合理选择具有代表性的非线性模型参数以及提高模型修正的计算效率是当前亟需解决的问题。

关键词：桥梁工程非线性模型修正非线性模式识别不确定性量化贝叶斯理论优化算法

改进生成对抗网络及其在结构非线性模型修正中的应用

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振动工程学报 2023年第4期36卷 934-945页

作者：王俊辛宇王佐才戈壁合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009 安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室安徽合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心安徽合肥230009

提出改进生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)并在结构非线性模型修正中成功应用。在改进的GAN中,通过引入代理模型的方式,增强网络判别器对非线性结构各节点响应关系特征的学习能力;为避免传统GAN存在的梯度消失问题,使... 详细信息

提出改进生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)并在结构非线性模型修正中成功应用。在改进的GAN中,通过引入代理模型的方式,增强网络判别器对非线性结构各节点响应关系特征的学习能力;为避免传统GAN存在的梯度消失问题,使用跳跃连接和密集连接等方式加强网络层之间的信息交流,并且通过引入组合目标函数,构建模型输入响应与输出参数之间的映射关系实现网络训练。在进行结构非线性模型修正时,结构的动力响应作为网络模型的输入,训练好的GAN模型能够根据输入数据的特征,输出非线性模型参数的最优值,从而实现结构非线性模型修正。通过对地震荷载作用下的12层钢筋混凝土框架结构进行数值模拟,验证了方法的可行性,并通过对比基于卷积神经网络的非线性模型修正结果,验证所提方法的优越性;最后进一步结合地震荷载作用下的悬臂铝梁振动台实验,验证了该非线性模型修正方法的可靠性。

关键词：非线性模型修正改进生成对抗网络非线性结构网络训练

基于贝叶斯理论的非线性结构模型修正及其动力可靠度分析

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工程力学 2022年第12期39卷 13-22,59页

作者：丁雅杰王佐才辛宇戈壁袁子青合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009 土木工程防灾减灾安徽省工程技术研究中心安徽合肥230009 安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室安徽合肥230009

提出一种基于贝叶斯推理的非线性结构模型修正方法,同时考虑激励的随机性,建立了复合随机振动系统的动力可靠度分析方法。利用实测结构动力响应主分量的瞬时特征参数作为非线性指标构建似然函数,结合拒绝延缓自适应(Delayed Rejection a... 详细信息

提出一种基于贝叶斯推理的非线性结构模型修正方法,同时考虑激励的随机性,建立了复合随机振动系统的动力可靠度分析方法。利用实测结构动力响应主分量的瞬时特征参数作为非线性指标构建似然函数,结合拒绝延缓自适应(Delayed Rejection and Adaptive Metropolis,DRAM)算法和高斯过程替代模型实现了非线性结构模型修正及其参数的不确定性量化。根据首次超越破坏准则,利用广义概率密度演化方法,分别对仅考虑激励随机性的确定性模型和同时考虑结构参数与激励不确定性的复合随机振动模型进行动力可靠度分析,并利用蒙特卡洛随机抽样方法验证了计算结果的准确性。研究结果表明:基于振动响应瞬时特征参数的贝叶斯推理方法能够快速、准确地实现结构的非线性模型修正及其参数的不确定性量化。与具有初始设计参数名义值的确定性模型相比,考虑参数不确定性的复合随机模型的动力可靠度总体偏低,因此,在结构安全评估中应考虑非线性模型参数不确定性的影响,使评估结果更加安全、可靠。

关键词：贝叶斯理论非线性模型修正瞬时特征参数动力可靠度复合随机振动

基于PTMD的钢-混组合梁减振效应试验研究

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振动与冲击 2022年第22期41卷 121-129页

作者：杨洋李德安孙晓彤金大帅王佐才袁子青安徽省交通控股集团有限公司合肥230088 合肥工业大学合肥230009 安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室合肥230009 土木工程防灾减灾安徽省工程技术研究中心合肥230009

针对钢-混组合梁桥的行车振动问题,设计了一种碰撞调谐质量阻尼器(pounding tuned mass dampers, PTMD)装置,进行了基于PTMD的钢-混组合梁减振效应试验研究和数值分析研究。设计并制作了钢-混组合梁试验模型和PTMD装置,研究了PTMD装置... 详细信息

针对钢-混组合梁桥的行车振动问题,设计了一种碰撞调谐质量阻尼器(pounding tuned mass dampers, PTMD)装置,进行了基于PTMD的钢-混组合梁减振效应试验研究和数值分析研究。设计并制作了钢-混组合梁试验模型和PTMD装置,研究了PTMD装置的减振效果并进行PTMD装置的参数讨论。结果表明,该PTMD装置对钢-混组合梁的振动有明显的抑制效果,在振动响应较大时能够取得更好的减振效果,其最佳质量比为2%,最佳碰撞间隙为4 mm,在试验梁上同时安装3个PTMD更为合理。以某高速公路线路上的双主梁钢-混组合梁桥为研究背景,建立了车-桥-PTMD耦合系统模型,计算并对比双主梁钢-混组合梁桥在移动车辆荷载作用下无减振装置和应用PTMD装置下的动力响应,验证了PTMD装置在实际应用中的减振效果。

关键词：碰撞调谐质量阻尼器(PTMD) 钢-混组合梁振动控制试验模型减振效果

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基于高斯贝叶斯网络的大型钢桁梁桥损伤识别

铁道科学与工程学报 2022年第11期19卷 3293-3302页

作者：袁明贵辛宇王佐才段大猷合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009 安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室安徽合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心安徽合肥230009

为确保桥梁结构在运营期间的安全性能,以某大型公铁两用钢桁梁桥为研究背景,开展基于高斯贝叶斯网络(Gaussian Bayesian network,GBN)的钢桁梁桥损伤识别研究。建立该钢桁梁桥的有限元模型,对桥梁在汽车和列车作用下的耦合振动效应进行... 详细信息

为确保桥梁结构在运营期间的安全性能,以某大型公铁两用钢桁梁桥为研究背景,开展基于高斯贝叶斯网络(Gaussian Bayesian network,GBN)的钢桁梁桥损伤识别研究。建立该钢桁梁桥的有限元模型,对桥梁在汽车和列车作用下的耦合振动效应进行分析,并研究不同荷载因素对桥梁振动效应的影响;构建以移动荷载为1级节点,桥梁挠度为2级节点,桁架单元峰值应力为3级节点的GBN网络模型;通过有限元分析,获取桥梁结构在不同荷载因素作用下的训练数据,并对构建的GBN网络进行训练,得到能够准确表征各级节点复杂映射关系的网络模型。结合训练后的GBN网络模型和基于结构单元峰值应力残差的损伤指标,分别对钢桁梁桥在单点损伤、多点损伤以及不同损伤程度工况下的损伤识别进行研究,并对比分析不同移动荷载对桥梁结构损伤识别结果的影响。研究结果表明:基于训练后的GBN网络,能够准确地实现钢桁梁桥的损伤定位,并根据损伤指标计算值对结构的损伤程度进行量化;此外,对比汽车和列车荷载作用下的损伤识别结果,基于汽车荷载作用下的损伤识别结果具有更高的精度。

关键词：钢桁梁桥车桥耦合振动分析高斯贝叶斯网络损伤指标损伤识别

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桥梁耦合极值应力的贝叶斯动态预测

振动工程学报 2022年第3期35卷 681-690页

作者：戈壁王佐才辛宇李舒丁雅杰孙晓彤合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009 土木工程防灾减灾安徽省工程技术研究中心安徽合肥230009 安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室安徽合肥230009 清华大学合肥公共安全研究院安徽合肥230601

为了更合理地动态预测桥梁耦合极值应力,将历史监测极值应力数据视为多阶模态响应耦合的多分量信号,并结合Hilbert信号分解以及Hilbert平方解调技术(Hilbert Square Demodulation,HSD)在多分量信号解调方面的优势,提出了预测桥梁极值应... 详细信息

为了更合理地动态预测桥梁耦合极值应力,将历史监测极值应力数据视为多阶模态响应耦合的多分量信号,并结合Hilbert信号分解以及Hilbert平方解调技术(Hilbert Square Demodulation,HSD)在多分量信号解调方面的优势,提出了预测桥梁极值应力的贝叶斯Hilbert动态线性模型(Bayesian Hilbert Dynamic Linear Model,BHDLM)。利用Hilbert信号分解技术实现对监测极值应力的解耦,并基于HSD建立了各阶应力响应的Hilbert动态线性模型(Hilbert Dynamic Linear Model,HDLM);结合贝叶斯方法以及单分量极值应力对HDLM进行概率递推,实现了对单分量桥梁极值应力的动态预测,进而可得桥梁耦合极值应力的动态预测;利用在役桥梁的监测数据对本文所提模型的有效性进行了验证。结果表明:利用解耦得到的单分量极值应力数据建立的HDLM过程简单,并能很好地反映出监测数据的周期性、随机性等特点。结合贝叶斯方法,可以有效地对桥梁极值应力进行动态预测。

关键词：动态预测贝叶斯Hilbert动态线性模型桥梁耦合极值应力单分量极值应力 Hilbert平方解调