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    欧进萍

    • 教授     博士生导师
    • 性别:男
    • 毕业院校:哈尔滨建筑大学
    • 学位:博士
    • 所在单位:建设工程学院
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    基于Bayesian估计的整体和局部信息融合的损伤识别

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      发布时间:2019-03-11

      论文类型:期刊论文

      发表时间:2012-06-25

      发表刊物:工程力学

      收录刊物:ISTIC、PKU、EI、Scopus

      卷号:29

      期号:06

      页面范围:234-240

      ISSN号:1000-4750

      关键字:损伤识别;信息融合;整体和局部信息;Bayesian理论;结构健康监测

      摘要:在结构损伤识别中,如何充分利用整体和局部传感器测试得到的信息来增加结果的准确性是一个值得研究的问题。该文提出基于Bayesian理论的结构整体局部信息融合的损伤识别方法。首先根据Bayesian理论建立了关于频率、位移模态和应变模态结构损伤的概率模型,静态应变信息提供了Bayesian理论的先验信息,使该概率模型充分利用了各种传感器信息;然后为了减少计算量,采用分步损伤识别的方法,在采用模态应变能指标初步定位损伤范围的基础上,用该文提出的逐个单元消去法定位损伤单元。最后对20跨刚桁架模型进行试验研究证明了该方法的有效性,并且比较考虑与不考虑应变传感器信息的损伤识别结果。