贝叶斯理论在恢复力模型参数识别中的应用

"这篇论文是2013年发表在《计算力学学报》上的，主要探讨了基于贝叶斯理论的恢复力模型参数识别方法，适用于自然科学领域，特别是结构工程和地震抗震研究。" 正文: 这篇论文的核心是介绍一种利用贝叶斯理论来识别恢复力模型参数的方法。恢复力模型在工程结构分析中起着关键作用，特别是在模拟结构在地震或其他动态荷载下的响应。这种模型通常用于预测结构的滞回特性，即结构在反复荷载下的变形和能量耗散行为。 传统的恢复力模型参数识别往往只考虑模型参数的最可能值，而忽视了参数的不确定性。然而，论文提出的贝叶斯理论方法则同时考虑了模型误差和参数不确定性，这使得识别结果更加全面和可靠。通过结合实测的滞回曲线数据，该方法能提供模型参数的最有可能值以及它们的不确定性，即协方差矩阵。 论文以密肋复合墙体在低周反复荷载下的滞回曲线为例，设计了一个考虑了刚度降低、捏拢滑移和极限荷载后强度降低的恢复力模型。作者建立了一个基于贝叶斯理论的计算框架，并推导出了模型参数的负对数似然函数，这是获取最有可能参数值和协方差矩阵的关键步骤。 通过对标准密肋复合墙体预制和现浇试件的实验数据进行识别，论文验证了新方法的有效性和识别结果的合理性。通过比较识别出的滞回曲线和骨架曲线与实测值，进一步证明了这种方法在处理模型误差和不确定性方面的优势。 论文的结论指出，更新的模型参数概率分布可以用于后续的抗震风险评估，这对于工程结构的安全设计和性能预测具有重要意义。这种方法的提出不仅提升了恢复力模型参数识别的精度，也为结构工程领域的抗震研究提供了新的工具和思路。 关键词涵盖了贝叶斯理论、恢复力模型、参数识别、密肋复合墙体以及模型误差，表明该研究集中在这些关键概念的结合应用上。此外，这篇论文受到国家自然科学基金和北京交通大学人才基金的资助，显示了其在学术研究中的重要地位。 这篇2013年的研究工作通过引入贝叶斯理论，为结构工程领域提供了一种更为精确且考虑不确定性的恢复力模型参数识别方法，对于结构抗震分析和风险评估具有重要的理论和实践价值。