【摘 要】
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基于监测数据的结构损伤识别,是桥梁健康监测系统发挥感知预警效益的重要基础。为进一步提高结构损伤识别精度,提出一种融合Kalman滤波与广义自回归条件异方差(GARCH)模型的
【机 构】
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重庆交通大学土木工程学院,省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室,云南交投集团投资有限公司,云南武易高速公路有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0806007),国家杰出青年基金(51425801),重庆市人工智能技术创新重大主题专项重点研发项目(cstc2017rgzn-zdyfX0029),贵州省交通运输厅科技项目(2018-122-013).
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基于监测数据的结构损伤识别,是桥梁健康监测系统发挥感知预警效益的重要基础。为进一步提高结构损伤识别精度,提出一种融合Kalman滤波与广义自回归条件异方差(GARCH)模型的结构损伤识别方法。采用Kalman滤波对加速度时程数据进行降噪处理,在此基础上,建立了线性递归AR模型,对结构损伤进行识别;引入非线性递归GARCH模型,进一步提高识别精度;利用加速锈蚀损伤钢筋混凝土梁动力试验获取的加速度时程数据,对算法的有效性进行验证。结果表明:以损伤前后时间序列模型残差方差比为特征指标,能够有效识别结构损伤;与K
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