【摘 要】
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结构健康监测是了解结构运行状况，对结构进行评估和预测的强大工具。例如，利用结构健康监测的分析结果对初始建立的有限元模型进行标定，以得到最优的有限元模型。但由于健康监测数据的各种不确定性的影响，这种"最优的"有限元模型并不一定是最优的。本文开发了一种基于概率方法的多模型框架理论来解决上述最优模型不唯一的问题。在此方法中，利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对结构关键参数进行抽样，形成多个有限元模型
【机 构】
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东南大学土木工程学院,南京210096
【出 处】
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第九届全国随机振动理论与应用学术会议暨第三届全国随机动力学学术会议
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结构健康监测是了解结构运行状况，对结构进行评估和预测的强大工具。例如，利用结构健康监测的分析结果对初始建立的有限元模型进行标定，以得到最优的有限元模型。但由于健康监测数据的各种不确定性的影响，这种"最优的"有限元模型并不一定是最优的。本文开发了一种基于概率方法的多模型框架理论来解决上述最优模型不唯一的问题。在此方法中，利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对结构关键参数进行抽样，形成多个有限元模型，依据多个有限元模型，而不是单一的"最优"有限元模型进行结构的评估和响应预测。基于概率的多模型方法的优点是显而易见的，第一，它考虑了结构识别过程中的各种不确定性。第二，利用多个有限元模型可以得出结构评估和响应预测的概率分布直方图，对进一步的进行结构可靠度分析提供了依据。我们利用IASC-ASCE的基准结构确认了基于概率的多模型方法的有效性。
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