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1.
引入序列可膨胀空间的概念,给出了它的一些性质,并且证明完备映射保持序列可膨胀性.此外,指出了序列可膨胀空间的任一开覆盖有局部有限的开加细.  相似文献
2.
桥梁健康监测(BHM)系统在长期运营中积累了大量信息,如何利用这些信息动态预测结构可靠性已成为BHM领域的关键科学问题之一.为合理预测桥梁的动态可靠性,应用BHM系统日常监测的极值应力数据,建立带有最优折扣因子的动态线性模型,结合高斯粒子滤波器给出折扣高斯粒子滤波器预测算法,分别对日常监测极值应力的一步向前预测分布参数和状态变量后验分布参数进行修正预测,并基于此,采用一次二阶矩(FOSM)方法预测桥梁的动态可靠性,结合桥梁实测数据对所提方法进行了验证分析,为桥梁预防性养护维修决策提供理论基础.  相似文献
3.
为合理地动态预测在役桥梁的极值应力信息,应用桥梁健康监测(BHM)系统的长期日常监测极值应力数据,建立非线性动态模型,引入扩展卡尔曼滤波器(EKF)与高斯混合粒子滤波器(GMPF)相结合的改进高斯混合粒子滤波器(IGMPF)预测算法,对监测极值应力的一步向前预测分布参数及其状态变量的后验分布参数进行预测分析, 并进行了实例验证.IGMPF不仅可以得到实测极值应力状态的合理重要性函数,还可以解决传统预测方法的短期性和精度不高的问题,为实际BHM系统的动力响应预测提供了理论基础.  相似文献
4.
引入贝叶斯动态线性模型(BDLM),建立桥梁监测应力的状态方程和观测方程,并利用贝叶斯因子监控监测应力.通过监测应力和应力状态的先验信息,对监测应力的状态参数进行贝叶斯后验概率推断,并不断进行“概率预测修正”递推运算,获得最优监测应力的状态概率估计来预测桥梁的应力.基于贝叶斯动态修正的应力概率模型,建立桥梁结构可靠性的预测公式.最后,通过实例验证了本文所建模型的合理性和适用性.  相似文献
5.
研究了基于健康监测应力数据的桥梁极值应力动态预测.考虑到监测应力的周期性、随机性和动态性等特点,首先初次建立了桥梁监测极值应力的傅里叶动态非线性模型(Fourier Dynamic Nonlinear Model,FDNM),结合Taylor级数展开技术,将FDNM近似转化为傅里叶动态线性模型(Fourier Dynamic Linear Model,FDLM);然后采用贝叶斯方法,基于动态监测极值应力数据,建立了无先验信息的贝叶斯傅里叶动态线性模型(Bayesian Fourier Dynamic Linear Model:BFDLM),进而对监测极值应力的一步向前预测分布参数和后验应力状态分布参数进行了预测分析;最后通过实际桥梁监测极值应力数据对本文所建模型和方法的合理性及适用性进行了验证分析,结果表明本文所建BFDLM能够反映桥梁极值应力的周期性、随机性以及动态性等特点.研究成果将为桥梁监测极值应力预测提供理论基础和应用方法.  相似文献
6.
为合理预测考虑安全性的在役桥梁主梁体系动态可靠性,利用危险监测点的动态极值应力信息,建立藤Copula技术与动态线性模型(DLM)贝叶斯递推过程相融合的贝叶斯动态藤Copula模型(BDVCM),并结合一次二阶矩(FOSM)方法,实现危险监测点失效时变非线性相关的在役桥梁主梁体系动态可靠性预测。采用某桥主梁5个截面的动态监测极值应力数据进行验证分析,研究表明,考虑安全性的监测点失效时变非线性相关的桥梁体系动态可靠性预测值较不考虑监测点失效相关性所得结果大,说明不考虑失效动态非线性相关性所得结果偏保守。  相似文献
7.
为合理融合健康监测数据分析在役桥梁截面可靠性,首先应用桥梁截面多个监测点的极值应力数据,建立监测变量非线性相关的Vine-Copula模型,实现极值应力数据的融合分析;然后结合多个监测点的功能函数,进行桥梁截面失效模式非线性相关的Vine-Copula建模分析,并融合一次二阶矩(FOSM)方法,分析失效非线性相关的桥梁截面可靠性;最后进行了在役桥梁截面监测数据的验证分析.研究表明,考虑失效模式非线性相关性所得桥梁截面可靠性较不考虑失效模式相关性所得结果小,说明不考虑失效模式相关性所得结果偏保守.  相似文献
8.
基于健康监测时间序列数据,提出了桥梁动态可靠度指标的改进粒子滤波预测方法.首先,利用监测极值数据建立动态模型,将其作为粒子滤波算法的状态方程和监测方程;然后,采用贝叶斯动态线性模型(BDLM)为粒子滤波器提供随时间更新的动态建议分布,以解决传统粒子滤波算法的样本退化问题,同时增加了粒子滤波算法的鲁棒性及自适应性;进而利用改进的粒子滤波算法(IPF),结合极值监测数据实现结构极值的动态预测,并结合一次二阶矩(FOSM)可靠性方法,实现桥梁结构可靠度指标的动态预测;最后通过在役桥梁工程实例与设计试验对所提模型和方法的合理性与有效性进行验证.  相似文献
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