论文部分内容阅读
建立准确的有限元模型是开展结构动力响应预测、损伤识别、健康监测、性能评估的基础。由于测试误差及模型误差的存在,需要依据实测数据对有限元模型进行修正,以便建立符合结构现状的模型。由于预测误差的不确定性,尤其是实测数据采用结构现场环境振动测试数据时,由于其信噪比较激振测试低,对模型参数不确定性的量化就显得尤为重要。基于贝叶斯理论的模型修正方法不仅可以得到模型参数的最优值,还可以得到定量的模型参数的不确定性。但目前贝叶斯数值优化方法在求解多峰值、不连续和非线性问题存在诸多缺陷,易陷入局部最优解;贝叶斯随机优化方法计算效率低,且多数方法不能高效用于工程结构精细化有限元模型的修正。因此本文对基于环境振动测试和贝叶斯理论的有限元模型修正方法展开研究,提出一种高效的可得到全局最优解的方法,并将其用于实际工程精细化有限元模型的自动修正。本文的主要研究内容及结论如下:(1)提出了基于贝叶斯理论和子集模拟优化算法的有限元模型修正方法,该方法的基本思想是:将基于环境振动测试数据和快速贝叶斯模态参数识别方法得到的结构模态参数的最有可能值及变异系数作为已知数据,利用贝叶斯理论建立不确定性模型参数修正的目标函数,将高效的子集模拟优化算法扩展应用至不确定性模型参数的全局最优求解,进而利用所得模型参数的最有可能值计算得到定量表征其不确定性的后验变异系数。将所提方法用于已知模拟环境振动测试数据的两自由度数值模型参数修正中,修正结果与数值解吻合较好,验证了所提方法的可行性;并与基于贝叶斯理论和MCMC随机优化的有限元模型修正方法在全局最优解和计算效率方面进行了对比。所提方法在全局优化和模拟抽样更具优势。(2)利用已知模拟环境振动测试数据的两自由度数值模型分析了层间样本数、层间接受概率和终止判据等算法参数对所提方法修正效率的影响,结果表明:层间样本数对收敛速度影响较小,但影响样本在设计空间的覆盖率;层间概率越小,收敛速率越快,在计算量可接受的情况下,建议采用自适应层间概率,可提高优化结果的可靠度;模型修正中修正参数的统计特性至关重要,建议层间模拟样本的标准差在约定精度下作为终止判据的控制条件。将所提方法用于已知模拟环境振动测试数据的四层框架结构有限元模型的修正,分析了测点信息与修正参数关系、测点与修正点误差对修正结果的影响,结果表明:实测信息过少,或实测信息和模型修正参数在空间上不对应均是不可修正问题,修正参数的准确度会随着修正点与测点误差增大而减小。(3)将所提方法用于某高层砌体结构基于环境振动测试数据的精细化有限元模型修正中。首先开展了该砌体结构现场环境振动测试及基于贝叶斯理论的模态参数识别;其次通过SAP2000建立其精细化有限元模型;最后将识别得到该结构的模态信息作为修正数值依据,利用所提方法,基于软件间交互方式,实现了所提方法在实际结构精细化有限元模型自动修正的应用,得到了符合该砌体结构现状的模型参数及其定量的不确定性,为其后续响应预测及性能评估提供了基准模型。