贝叶斯方法在密肋复合墙体恢复力模型参数识别中的应用及分析

本文探讨了概率方法在恢复力模型参数识别中的实际应用，发表于2013年的《中南大学学报（自然科学版）》第44卷第9期。作者刘佩、袁泉和魏庆朝来自北京交通大学土木建筑工程学院，他们针对密肋复合墙体在低周反复荷载下的行为，提出了一种利用贝叶斯概率理论进行模型参数估计的方法。 论文首先强调了在模型构建和参数估计过程中考虑模型的不确定性至关重要。通过推导模型参数的负对数似然函数，作者建立了一个基于贝叶斯理论的计算框架，这种框架允许通过实际测量的滞回曲线数据来精确地评估模型参数的概率分布。这种方法有助于量化模型参数的不确定性和不确定性对模型预测性能的影响。 具体来说，研究者针对密肋复合墙体设计了一个恢复力模型，并利用两块1/2比例试件在不同加载条件下的实测滞回数据进行了实例分析。通过贝叶斯理论，他们不仅得到了模型参数的最有可能值，还获得了这些参数的协方差矩阵，这提供了关于参数估计精度的额外信息。 研究结果表明，利用模型参数最有可能值重构的滞回曲线与实际测量值有良好的一致性，这验证了所采用方法的有效性和识别结果的合理性。此外，论文指出，贝叶斯概率方法不仅能够提供参数估计，还能为后续的结构分析和决策提供有价值的不确定性量化信息，这对于工程实践中的结构性能预测和设计优化具有重要意义。 本文通过具体的应用案例，展示了贝叶斯概率方法在恢复力模型参数识别中的实用价值，为工程领域如何处理复杂系统中的不确定性问题提供了一种有力工具。