用于湍流中桥梁断面颤振导数识别与不确定性量化的贝叶斯谱密度方法
应用统计
2022-01-19 v1 统计计算
摘要
本研究提出一种贝叶斯谱密度方法，利用抖振位移响应在湍流风洞试验中对桥梁断面颤振导数进行识别与不确定性量化。与传统时域方法（如最小二乘法和随机子空间识别）不同，新提出的方法在频域中运行。基于仿射不变集采样器算法，采用马尔可夫链蒙特卡罗采样完成贝叶斯推断。颤振导数的概率密度函数基于复Wishart分布建模，以概率作为度量。通过贝叶斯谱密度方法，可同时获得每个颤振导数的最可能值及相应的后验分布（即本文中的识别不确定性）。首先进行数值模拟，识别结果准确。其次，选择颤振导数具有理论解的薄板模型在湍流中进行测试以作验证，薄板模型的识别结果与理论解一致。再次，采用当前工程实践中广泛使用的大跨度桥梁断面——中央开槽梁模型，考察所提方法在一般桥梁断面上的适用性。对于中央开槽梁模型，还通过均匀流中的最小二乘法提取颤振导数，以交叉验证新提出的方法。两种不同方法得到的识别结果相互吻合。
关键词
引用
@article{arxiv.2108.01494,
title = {Bayesian spectral density approach for identification and uncertainty quantification of bridge section's flutter derivatives operated in turbulent flow},
author = {Xiaolei Chu and Wei Cui and Peng Liu and Lin Zhao and Yaojun Ge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.01494},
year = {2022}
}