刘月飞
- 作品数：24 被引量：43H指数：5
- 供职机构：兰州大学土木工程与力学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：建筑科学文化科学更多>>
- 桥梁时变可靠度指标的改进粒子滤波预测算法被引量：4
- 2019年
- 基于健康监测时间序列数据,提出了桥梁动态可靠度指标的改进粒子滤波预测方法.首先,利用监测极值数据建立动态模型,将其作为粒子滤波算法的状态方程和监测方程;然后,采用贝叶斯动态线性模型(BDLM)为粒子滤波器提供随时间更新的动态建议分布,以解决传统粒子滤波算法的样本退化问题,同时增加了粒子滤波算法的鲁棒性及自适应性;进而利用改进的粒子滤波算法(IPF),结合极值监测数据实现结构极值的动态预测,并结合一次二阶矩(FOSM)可靠性方法,实现桥梁结构可靠度指标的动态预测;最后通过在役桥梁工程实例与设计试验对所提模型和方法的合理性与有效性进行验证.
- 樊学平屈广刘月飞
- 关键词：动态模型改进粒子滤波算法
- 基于本体论的钢筋混凝土结构设计原理课程教学内容的贝叶斯拓展
- 2023年
- 钢筋混凝土结构设计原理课程具有概念多、内容多、符号多和公式多的特点,如何进行有效的学习、教学及拓展成为课程教学改革的重点。引入本体论的哲学概念和本体模型的建模步骤,将该课程的主要教学内容与本体论融合,建立课程各主要教学内容的精细化本体模型。考虑到贝叶斯思维可以更新和提高人们对客观世界的认识水平,结合该课程主要教学内容的本体模型和服役钢筋混凝土构件的相关信息,采用贝叶斯方法实现本体模型的拓展,加深学生对课程内容的掌握和了解,提升学生专业认知能力,提高教学质量,为土木工程专业相关课程提供一种新的可供参考的教学方法。
- 刘月飞樊学平
- 关键词：本体论教学内容教学方法
- 基于贝叶斯傅里叶动态模型的桥梁极值应力预测被引量：1
- 2019年
- 研究了基于健康监测应力数据的桥梁极值应力动态预测.考虑到监测应力的周期性、随机性和动态性等特点,首先初次建立了桥梁监测极值应力的傅里叶动态非线性模型(Fourier Dynamic Nonlinear Model,FDNM),结合Taylor级数展开技术,将FDNM近似转化为傅里叶动态线性模型(Fourier Dynamic Linear Model,FDLM);然后采用贝叶斯方法,基于动态监测极值应力数据,建立了无先验信息的贝叶斯傅里叶动态线性模型(Bayesian Fourier Dynamic Linear Model: BFDLM),进而对监测极值应力的一步向前预测分布参数和后验应力状态分布参数进行了预测分析;最后通过实际桥梁监测极值应力数据对本文所建模型和方法的合理性及适用性进行了验证分析,结果表明本文所建BFDLM能够反映桥梁极值应力的周期性、随机性以及动态性等特点.研究成果将为桥梁监测极值应力预测提供理论基础和应用方法.
- 樊学平屈广刘月飞
- 关键词：桥梁贝叶斯方法
- 钢筋混凝土框架结构体系地震易损性的D-Vine Copula分析被引量：1
- 2022年
- 提出一种考虑多个失效模式相关的钢筋混凝土(RC)框架结构整体地震易损性VineCopula分析方法。首先,采用条带法建立单个构件的概率地震需求模型,针对轻微破坏、中等破坏、严重破坏、完全破坏4种极限状态进行单个构件的地震易损性分析;然后,引入D-Vine Copula模型刻画多个失效模式之间的相关关系,并结合单个构件的地震易损性分析结果,实现考虑各失效模式相关的RC框架结构整体地震易损性分析;最后,通过一个6层RC框架结构对本文方法进行验证,研究结果表明:不考虑失效模式相关的RC框架结构整体地震易损性分析结果偏于保守。本文方法为为复杂结构体系的整体地震易损性分析提供于新的研究思路。
- 刘月飞刘月飞
- 关键词：地震易损性条带法
- 应用新数据同化算法的桥梁极值应力预测被引量：3
- 2020年
- 为合理动态预测桥梁极值应力,将极值应力监测数据视为时间序列,提出桥梁极值应力预测的数据同化新方法。利用极值应力监测数据建立动态非线性模型,引入K均值聚类算法与最大期望算法,并将两者融合嵌入到高斯混合粒子滤波器,得到改进高斯混合粒子滤波算法,结合监测数据实现桥梁极值应力的动态预测,通过在役桥梁监测数据对所提算法的合理性进行验证,并与其他预测算法进行比较,结果发现改进算法更具可行性且预测精度较高。
- 樊学平樊学平刘月飞
- 应用高斯粒子滤波器的桥梁可靠性在线预测被引量：8
- 2016年
- 为采用实时监测信息对桥梁结构构件的可靠性进行动态预测分析,应用健康监测系统的长期大量监测数据,建立了基于监测数据的动态模型(监测方程与状态方程),引入混合高斯粒子滤波器(MGPF),基于粒子滤波方法、贝叶斯方法以及动态模型,对监测信息状态变量的后验分布参数和监测值的一步向前预测分布参数进行预测分析.混合高斯粒子滤波方法通过重抽样技术,提高了动态模型的预测精度.基于实时监测信息可以不断修正抽样粒子的权重,进而解决粒子退化问题.最后基于实时预测的分布参数,结合一次二阶矩(FOSM)方法,对桥梁结构构件的可靠性进行在线动态预测分析.
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- 关键词：监测数据动态模型贝叶斯方法
- 考虑适用性的大跨桥梁主梁动态可靠性融合预测被引量：4
- 2022年
- 为合理预测考虑适用性的大跨桥梁主梁动态可靠性,利用主梁控制监测点的动态极值挠度信息,建立了多维Gaussian Copula技术、多变量贝叶斯动态线性模型(MBDLM)以及一次二阶矩(FOSM)方法相融合地考虑控制点变形失效非线性相关的大跨桥梁主梁体系动态可靠性预测方法。采用某大跨桥梁主梁3个控制监测点的动态监测极值挠度数据进行验证分析,研究表明:考虑适用性的控制监测点变形失效非线性相关的主梁动态可靠性预测值较不考虑控制监测点变形失效非线性相关性所得结果大,说明不考虑失效动态非线性相关性所得结果偏保守。
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- 基于Gaussian Copula-贝叶斯动态模型的桥梁构件时变可靠性分析
- 2024年
- 针对桥梁构件的各控制监测点之间存在失效非线性相关性的问题。首先考虑到非线性相关性对桥梁构件可靠性的影响,采用贝叶斯动态模型(BDMs),建立监测数据的动态预测模型;再结合Copula理论建立Gaussian Copula-BDMs,进而计算桥梁构件时变可靠性,同时与不考虑桥梁构件各控制监测点失效相关性得到的可靠性进行比较分析;最后通过算例验证所建模型与方法的合理性。本研究成果将为多元结构体系的可靠性分析提供参考。
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- 考虑安全性的桥梁主梁体系可靠性动态藤Copula预测被引量：7
- 2020年
- 为合理预测考虑安全性的在役桥梁主梁体系动态可靠性,利用危险监测点的动态极值应力信息,建立藤Copula技术与动态线性模型(DLM)贝叶斯递推过程相融合的贝叶斯动态藤Copula模型(BDVCM),并结合一次二阶矩(FOSM)方法,实现危险监测点失效时变非线性相关的在役桥梁主梁体系动态可靠性预测。采用某桥主梁5个截面的动态监测极值应力数据进行验证分析,研究表明,考虑安全性的监测点失效时变非线性相关的桥梁体系动态可靠性预测值较不考虑监测点失效相关性所得结果大,说明不考虑失效动态非线性相关性所得结果偏保守。
- 樊学平杨光红肖青凯刘月飞
- 桥梁极值应力的改进高斯混合粒子滤波器动态预测被引量：6
- 2016年
- 为合理地动态预测在役桥梁的极值应力信息,应用桥梁健康监测(BHM)系统的长期日常监测极值应力数据,建立非线性动态模型,引入扩展卡尔曼滤波器(EKF)与高斯混合粒子滤波器(GMPF)相结合的改进高斯混合粒子滤波器(IGMPF)预测算法,对监测极值应力的一步向前预测分布参数及其状态变量的后验分布参数进行预测分析,并进行了实例验证.IGMPF不仅可以得到实测极值应力状态的合理重要性函数,还可以解决传统预测方法的短期性和精度不高的问题,为实际BHM系统的动力响应预测提供了理论基础.
- 樊学平刘月飞吕大刚
- 关键词：非线性动态模型扩展卡尔曼滤波器
