基于贝叶斯 DLM 的桥梁结构可靠度预测.pdf

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1、第36卷第6期铁道学报V0l_36NO．62014年6月JOURNALOFTHECHINARAILWAYSOCIETYJune2014文章编号：1001—8360(2014)06—0093—06基于贝叶斯DLM的桥梁结构可靠度预测樊学平，吕大刚(哈尔滨工业大学土木工程学院，黑龙江哈尔滨15009O)摘要：桥梁结构的性能是时变的，可利用时间序列模型来描述，本文引入贝叶斯动态线性模型(DIM)。运用贝叶斯DIM建立桥梁结构退化抗力的观测方程和状态方程，通过贝叶斯因子对桥梁结构检测信息进行监控，通过检测信息和

2、退化抗力状态参数的先验信息，对退化抗力的状态参数进行贝叶斯后验概率推断，通过不断的“概率预测一修正”递推运算，获得最优退化抗力的状态概率估计预测老化桥梁的退化抗力，建立一个DLM预测桥梁抗力的变化趋势。DLM以及DLM的概率递推过程类似于著名的卡尔曼滤波算法，可以实现桥梁退化抗力的贝叶斯动态预测(向前预测和向后预测)，考虑到状态变量的不确定性，本文引人折扣因子确定状态误差方差。基于贝叶斯动态修正的抗力概率模型建立桥梁结构可靠度的预测公式。通过算例验证了本文所建模型的合理性。关键词：贝叶斯方法；动态线性模

3、型；桥梁抗力；折扣因子；贝叶斯预测中图分类号：TU391；TU392．5文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．1001-8360．2014．06．0I5ReliabilityPredictionofAgingBridgesBasedonBayesianDynamicLinearModelFANXue—ping，LUDa—gang(SchoolofCivilEngineering，HarbinInstituteofTechnology，Harbin150090，China)Abstract：

4、Theperformanceofbridgestructureswastime—dependent，whichwasabletobedepictedbytimese—riesmodels．TheBayesiandynamiclinearmodel(DLM)wasthenintroduced．Thestateequationandobserva—tionequationofresistancedegradationofthebridgestructureswereestablishedbyapplying

5、theBayesiandy—namicIinearmode1．TheresistancedegradationstateparameterswerededucedwiththeBayesianposteriorprobability．Throughcontinuousrecursionoperationofprobabilityforecast—updatingtheoptimalresistancedegradationstateprobabilitywasobtainedtopredictthebr

6、idgedegradationresistance．TheDLMwasbuilttopredictthechangingtendencyofbridgeresistances．Toallowfortheepistemicuncertaintyofstatevariants，thediscountfactorwasusedtospecifythevarianceofstateerrors．Thepredictionformulaofbridgereliabilitywasbuiltonthebasisof

7、theBayesianDLMofbridgeresistanceprobability．Finallynumericalexamplesverifytheapplicabilityoftheproposedmode1．Keywords：Bayesianmethod；dynamiclinearmodel；bridgeresistance；adiscountfactor；Bayesianprediction桥梁结构退化抗力预测的研究是桥梁结构时变可于结构性能监测序列数据分析与预测时，存在一定的靠度研究的关键

8、问题。在结构性能的预测方法方面，局限性。比如时间序列法适合于具有随机性的平稳数已经取得了不少的研究成果引，如Asaoka法、时间据序列的预报；灰色预测法适合于具有强趋势性数据序列法、灰色预测法及神经网络法等。这些方法运用序列的预报；神经网络法样本需求量很大，而桥梁结构性能的监测数据相对有限。因此用这些预测方法得到收稿日期：2012-03—14；修回日期：2Ol2-09—26的结果与实测结果存在着一定的误差，不能很好地反基金项目：国家自然科学