Research Highlights
- 避免随机荷载测量和白噪声假定的系统识别传递比方法
- 针对工程结构随机荷载测量难度大的问题，揭示了随机荷载在振动传递比函数中只作为激振源而不参与运算的机理，为提出避免测量系统输入和假定输入为白噪声的系统识别方法提供了理论依据。发现并严格证明了功率谱传递比函数在特定条件下与系统输入无关、在共振频率处与模态振型比等价、服从复高斯比例分布规律、在移动荷载作用下与影响线传递比等价等一系列固有特性，以此为基础建立了振动传递比驱动的结构参数识别、损伤识别、影响线识别和载荷识别等系列新方法，实现了从基于“系统输入-输出表征函数”经典系统识别模式向基于“输出-输出表征函数”识别模式的创新性发展。
- 贝叶斯参数识别不确定性建模、量化及传播分析理论
- 针对结构监测信号随机性强的特点，揭示并严格证明了环境激励下振动监测信号功率谱矩阵之迹的统计特性及独立性准则。基于功率谱矩阵及功率谱迹的解析概率模型，证明了贝叶斯参数识别变量分离原理，实现了模态振型与其它参数的解耦，并进一步建立了两阶段解析推断方法快速量化解耦参数的后验不确定性，克服了传统贝叶斯功率谱方法维度爆炸问题。基于近似展开理论推导出了参数不确定性的近似闭合解，揭示了结构动力特性不确定性的传播机理，为提升结构动力测试精度提供了理论支撑。
- 考虑多源不确定性的结构损伤诊断和模型更新高效概率推断算法
- 针对结构建模误差显著的问题，提出了基于局部振型自动融合技术和基于向量化分布式并行随机抽样算法的贝叶斯模型修正方法，改善了结构模型修正易陷入局部极值和推断精度低等局限性，阐明了模型修正不确定性传播路径与规律；揭示了结构异常与超声导波散射系数之间统计关联特性，建立了基于散射系数统计特性的结构异常检测概率方法；推导出了模态应变能和模态柔度等损伤指标灵敏度代数闭合解，建立了基于灵敏度闭合解的“随机摄动-奇异值截断”算法判别结构损伤存在概率。
- 基于概率机器学习方法的结构动力安全分析与风险评估
