貝氏統計在結構模態識別之應用
Date Issued
2005
Date
2005
Author(s)
邱志忠
DOI
zh-TW
Abstract
本文的目的在發展一個方法用於識別結構的損壞，而模態測試(modal test)用於一結構物上，可測得其自然頻率(natural frequency)與振動模態(mode shape)，接著，貝氏統計(Bayesian statistics)提供一有系統的方法，結合量測到的模態資料更新結構物的性質，可用來建立結構桿件元素性質的後分佈(posterior distribution)，而此種方法對桿件性質的識別不需要解最佳化，因此不需做迭代，也不會有局部最小值的問題，是以貝氏統計用於結構識別在計算上較為直接。
在數值模擬討論不同受損情況下的識別，可發現以模態資料配合貝氏統計法，在結構受損程度不大時可有效識別出受損桿件的位置以及損壞程度，在較多桿件的結構，增加模態資料來識別，可得到較好的識別值。考慮雜訊的識別時，隨著雜訊的增加，桿件後分佈平均值的標準差也跟著線性增加，而結構狀態的前分佈與要識別的結構狀態差的越小識別的結果越好，這樣的特性相當適合用於結構物的即時監測上。
關鍵詞 : 模態測試、自然頻率、振動模態、貝氏統計、後分佈。
Subjects
自然頻率
模態測試
振動模態
後分佈
貝氏統計
natural frequency
modal test
mode shape
posterior distribution
Bayesian statistics
Type
thesis