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    貝葉斯理論在既有砌體損傷定位中的應(yīng)用研究

    2024-04-27 05:35:52夏恒崔鴻知
    重慶建筑 2024年4期
    關(guān)鍵詞:檢測點(diǎn)后驗(yàn)砌體

    夏恒,崔鴻知

    (長沙理工大學(xué) 土木工程學(xué)院,湖南長沙 410114)

    0 引言

    目前,部分既有砌體[1]屬于歷史文化保護(hù)遺產(chǎn),其歷史人文價(jià)值與日俱增,但材料老化、荷載作用、結(jié)構(gòu)疲勞、超期服役等因素會(huì)導(dǎo)致砌體結(jié)構(gòu)出現(xiàn)退化和損壞的現(xiàn)象,由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、損傷位置隱蔽等情況,很難對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行準(zhǔn)確的損傷定位,假如對(duì)其損傷放任不管,隨著損傷的累積,將可能造成重大安全事故和經(jīng)濟(jì)損失,故對(duì)這些砌體結(jié)構(gòu)進(jìn)行損傷識(shí)別研究具有重要的意義。

    在20 世紀(jì)50 年代,我國的傳統(tǒng)檢測方法(筒壓法、扁頂法、原位單磚雙剪法、原位軸壓法、點(diǎn)荷法)屬于定期的人工檢測,在進(jìn)行檢測時(shí)還需預(yù)知結(jié)構(gòu)損傷的大致位置,對(duì)于一些難以測量的部位,其人工檢測的危險(xiǎn)程度也會(huì)增加。到了20 世紀(jì)80 年代,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,基于動(dòng)力學(xué)的損傷識(shí)別[2]方法逐漸成為主流,其原理是結(jié)構(gòu)發(fā)生損傷時(shí),相關(guān)參數(shù)會(huì)發(fā)生改變,通過在結(jié)構(gòu)上布置相應(yīng)的傳感器可對(duì)結(jié)構(gòu)的健康狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。

    在基于動(dòng)力學(xué)的損傷定位方法上, Pandey[3]提出絕對(duì)變化量指標(biāo),根據(jù)損傷前后應(yīng)變模態(tài)差的絕對(duì)值進(jìn)行損傷定位。董聰[4]根據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)變的一階變分關(guān)系,推導(dǎo)出了應(yīng)變模態(tài)相較于位移振型和自振頻率更能有效、準(zhǔn)確地進(jìn)行損傷定位分析,并且在進(jìn)行試驗(yàn)后數(shù)據(jù)表明:損傷位置應(yīng)變模態(tài)的變化十分明顯,且變化值的大小與損傷程度成正比關(guān)系。Vanik[5]提出基于參數(shù)與貝葉斯理論相結(jié)合的在線健康監(jiān)測方法。顧培因[6]提出一種在無法獲取損傷前的模態(tài)數(shù)據(jù)下的一種直接指標(biāo)法,該方法可以直接利用損傷后的應(yīng)變模態(tài)參數(shù)進(jìn)行損傷定位。殷志翔[7]利用應(yīng)變模態(tài)差對(duì)索網(wǎng)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了損傷識(shí)別。鄒云峰[8]提出了基于應(yīng)變模態(tài)響應(yīng)重構(gòu)的損傷識(shí)別方法。吳韜[8-10]等人將動(dòng)力特性用于砌體結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別。

    研究發(fā)現(xiàn),目前砌體結(jié)構(gòu)的損傷定位研究大部分屬于確定性分析,即損傷前的參數(shù)都有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。但在現(xiàn)實(shí)中,大部分的砌體結(jié)構(gòu)因?yàn)楦鞣N原因,很難獲取損傷前的參數(shù)。本文以湖南省長沙市湖南大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院的省級(jí)保護(hù)性建筑砌體柱為例,考慮測量誤差和模型誤差的影響,以改良的應(yīng)變模態(tài)差值公式嵌入到貝葉斯模型修正的框架中。該方法可以有效地處理損傷定位中的不確定性因素,能準(zhǔn)確地識(shí)別結(jié)構(gòu)損傷位置,并且還能將此次獲得的后驗(yàn)信息作為下次更新的先驗(yàn)信息,從而實(shí)現(xiàn)長期的動(dòng)態(tài)觀測。

    1 貝葉斯基本理論及MCMC 方法

    1.1 貝葉斯基本理論

    貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷[11]方法是引入概率學(xué)的知識(shí)來做出判斷,它是一種承認(rèn)生產(chǎn)實(shí)踐的繼續(xù)性方法,將相關(guān)先驗(yàn)信息(如歷史可靠數(shù)據(jù))參與決策。推斷基礎(chǔ)來自于貝葉斯公式,其公式如下:

    式(1)中P(θi)是事件θi 發(fā)生的先驗(yàn)分布,與事件D 無關(guān),先驗(yàn)信息主要來源于可靠的歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn),假設(shè)先驗(yàn)分布為正態(tài)分布N(μ,λ2),可以利用先驗(yàn)信息確定μ 和λ2的值;P(D|θi)是指在事件θi 發(fā)生的基礎(chǔ)上,事件D 的條件分布;是一個(gè)全概率數(shù),起一個(gè)正則化因子的作用;P(θi|D)是在事件D 發(fā)生的基礎(chǔ)上,事件θi 的分布,也被稱為后驗(yàn)分布。一般情況下后驗(yàn)概率是難以表達(dá)的,對(duì)后驗(yàn)概率的計(jì)算可以采用MCMC-馬爾科夫鏈蒙特卡羅法。

    1.2 MCMC-馬爾科夫鏈蒙特卡羅法

    在馬爾科夫鏈蒙特卡羅法中進(jìn)行抽樣是至關(guān)重要的,可以降低其樣本的相關(guān)性。不同的抽樣方法,將產(chǎn)生不同的馬爾科夫鏈蒙特卡羅算法。1987 年,Durane[13]將馬爾可夫鏈蒙特卡羅法與分子動(dòng)力學(xué)相結(jié)合,提出了混合蒙特卡羅算法。混合蒙特卡羅算法結(jié)合了梅特羅波利斯-黑斯挺算法、吉布斯算法以及確定性分子動(dòng)力學(xué)方法,可以用于高維復(fù)雜分布的抽樣模擬,改進(jìn)了建議概率分布的產(chǎn)生機(jī)制,避免陷入局部解。

    混合蒙特卡羅法的算法流程[14]如下:

    (1)鏈指標(biāo)k=0,初始化位置向量x0和動(dòng)力向量p0。

    (2)鏈指標(biāo)k=k+1,從正態(tài)分布N(0,M)中隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)新的動(dòng)力向量pt。

    (3)賦予蛙跳算法初值[x(0),p(0)=(xk-1,pt)]并允許L 時(shí)間步以獲得一個(gè)建議狀態(tài)(x*,p*)=[x(t+Lε),pt+Lε)]。

    (4)計(jì)算接受概率α=min[1,exp(-△H)],其中△H=H( x*,p*)-H(xk-1,pt)。如果接受建議狀態(tài)(xk,pk)=(x*,p*),否則(xk,pk)= (xk-1,pt)。

    (5)重復(fù)步驟(2)—(4),直至到達(dá)預(yù)設(shè)的鏈長為止。

    再根據(jù)后驗(yàn)樣本可計(jì)算后驗(yàn)分布的各階矩,進(jìn)行相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)推斷。

    2 有限元模型修正方法

    部分既有砌體由于年代久遠(yuǎn),無法準(zhǔn)確獲取結(jié)構(gòu)損傷前的參數(shù),只能根據(jù)現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)和相關(guān)歷史資料初步建立無損的有限元模型,但所建立的模型與實(shí)際情況存在差異。為了修正有限元模型,本文把結(jié)構(gòu)自身物理參數(shù),如材料密度、彈性模量、以及泊松比等作為修正參數(shù),以實(shí)際結(jié)構(gòu)的測量值與有限元模型的動(dòng)力響應(yīng)特征值的相關(guān)信息來構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)[15],以相關(guān)信息差值作為修正依據(jù)。

    式(2)中:y(r)表示為現(xiàn)實(shí)結(jié)構(gòu)與有限元模型動(dòng)力響應(yīng)特征值的差值,可以是應(yīng)力、應(yīng)變、頻率、振型、阻尼、應(yīng)變模態(tài)等;ME表示為現(xiàn)實(shí)結(jié)構(gòu)測量的數(shù)據(jù) ;MA(r)表示為有限元模型的特征值,其中r 表示為修正的參數(shù)向量。有限元模型修正流程如圖1 所示。

    圖1 有限元模型修正流程圖

    3 基于貝葉斯理論的損傷定位方法

    3.1 基于應(yīng)變模態(tài)的損傷識(shí)別原理

    在基于動(dòng)力學(xué)的結(jié)構(gòu)損傷定位中,用于損傷定位的參數(shù)需要滿足兩個(gè)條件:一是對(duì)局部損傷敏感;二是位置坐標(biāo)的單調(diào)函數(shù)[4]。

    在文獻(xiàn)[4]中證實(shí)了應(yīng)變模態(tài)相較于其他參數(shù)更能有效、準(zhǔn)確解決損傷定位問題。

    由動(dòng)力學(xué)方程:

    文獻(xiàn)[4]推導(dǎo)出結(jié)構(gòu)應(yīng)變的一階變分函數(shù)為:

    式(4)中{Δε}為應(yīng)變的變化;[Δψ]為應(yīng)變模態(tài)的變化;[Уr]結(jié)構(gòu)自振頻率矩陣;[φ]為位移模態(tài)矩陣;[ψ]為應(yīng)變模態(tài)矩陣;[ΔУr]結(jié)構(gòu)自振頻率變化;[Δφ]位移模態(tài)的變化;其中{Δε}和[Δψ]的變化在位置上存在明確的對(duì)應(yīng)關(guān)系,是具有進(jìn)行損傷識(shí)別的能力。

    損傷定位的公式以應(yīng)變模態(tài)差的絕對(duì)值為依據(jù),其公式為:

    式子(5)中[ψI]和[ψD]表示為無損結(jié)構(gòu)和有損結(jié)構(gòu)的應(yīng)變模態(tài)矩陣;i 表示坐標(biāo)位置;j 表示模態(tài)階數(shù)。在損傷位置處,應(yīng)變模態(tài)差Δψ會(huì)發(fā)生突變,Δψ的大小表示損傷的嚴(yán)重程度,Δψ 恒大于0。

    本文綜合考慮不確定性因素帶來的影響,實(shí)際的應(yīng)變模態(tài)差的絕對(duì)值調(diào)整為:

    式(6)中,f1、f2分別是測量誤差和模型誤差,假設(shè)f1、f2都服從正態(tài)分布,則其均值分別為μ1、μ2,方差分別為σ21、σ22。

    3.2 似然函數(shù)與后驗(yàn)分布

    由改良的定位公式(6),可推出似然函數(shù)表示為:

    確定似然函數(shù)和先驗(yàn)分布后,后驗(yàn)分布[16]則為:

    式(9)中,P(D)為邊緣似然函數(shù),其值為固定常數(shù)。其中參數(shù)θ 中的每一個(gè)θj,其邊緣概率密可以通過積分獲得為:

    3.3 損傷識(shí)別流程

    本文將砌體結(jié)構(gòu)識(shí)別流程分為三個(gè)主要部分:(1)先基于歷史資料初步建立有限元模型,再激勵(lì)砌體結(jié)構(gòu)獲取相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù),進(jìn)行動(dòng)力特性分析,最后以相關(guān)信息差值對(duì)有限元模型進(jìn)行修正;(2)將現(xiàn)場收集的數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)信息,再通過馬爾科夫鏈產(chǎn)生候選樣本數(shù)據(jù),依據(jù)混合蒙特卡羅法計(jì)算接受概率,確定樣本集;(3)通過貝葉斯方法,計(jì)算應(yīng)變模態(tài)的后驗(yàn)分布,判斷是否收斂。具體流程圖如圖2 所示。

    圖2 損傷識(shí)別流程圖

    4 砌體結(jié)構(gòu)損傷定位研究

    4.1 有限元模型材料參數(shù)和邊界條件

    燒結(jié)磚砌體柱來源于湖南省長沙市湖南大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院的省級(jí)保護(hù)性建筑的第一層柱體,結(jié)構(gòu)尺寸為720 mm×470 mm×25 440 mm,如圖3 所示。實(shí)體結(jié)構(gòu)多處帶有明顯裂縫,且砌塊間的砂漿風(fēng)化程度嚴(yán)重,幾乎散失了強(qiáng)度。損傷前的有限元模型依據(jù)現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)、相關(guān)資料和GB 50003—2011《砌體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)規(guī)范》確定燒結(jié)磚為MU15、砂漿為M7.5,砌塊密度設(shè)為1 800 kg/m3、彈性模量設(shè)為1 600(ff 為砌體抗壓強(qiáng)度,單位為MPa),計(jì)算為3 312 MPa、體積剪切模量為1 577 MPa、剪切模量1 440 MPa、線性膨脹系數(shù)設(shè)為5×10-6/℃、收縮率設(shè)為-0.1 mm/m、摩擦系數(shù)設(shè)為0.70、熱導(dǎo)率設(shè)為1.4 W/(m·K)、泊松比設(shè)為0.15。

    圖3 燒結(jié)磚砌體柱

    有限元模型采用ANSYS Workbench 建模,單塊磚的模型為240 mm×115 mm×53 mm,邊界條件設(shè)置為:上部承受荷載為均布荷載,方向垂直向下無偏心,根據(jù)GB 50009—2012《建筑結(jié)構(gòu)荷載規(guī)范》和設(shè)計(jì)資料,其均布荷載值設(shè)為20 kN/m2,底部采用 Fix supporied(固定約束),加速度設(shè)為9.8 m/s2,方向豎直向下。由于模型整齊,單元類型采用六面體SOLID186 單元,單元尺寸為50 mm,網(wǎng)格劃分采用程序自動(dòng)控制。有限元模型如圖4 所示。

    圖4 有限元模型及檢測點(diǎn)布置圖

    4.2 試驗(yàn)方案和數(shù)據(jù)結(jié)果

    在實(shí)體結(jié)構(gòu)上取五點(diǎn)分別為a、b、c、d、e,這五點(diǎn)處于結(jié)構(gòu)正面,如圖4 所示。其中a、b、c 三處是帶有明顯裂縫的位置,d、e 兩處無裂縫,通過比較現(xiàn)實(shí)結(jié)構(gòu)和有限元模型的應(yīng)變模態(tài)差值判斷結(jié)構(gòu)損傷位置,差值越大說明損傷越嚴(yán)重。對(duì)實(shí)體結(jié)構(gòu)a、b、c、d、e 測量點(diǎn)分別測量3 次,以其平均值作為先驗(yàn)樣本(表1),再經(jīng)過混合蒙特卡羅法計(jì)算,設(shè)置樣本接受的概率,經(jīng)過多次循環(huán)后,使樣本值向目標(biāo)值收斂。由于前面的樣本值高度依賴于初始值,故舍棄前200 個(gè)樣本。本文分析前四階模態(tài)下應(yīng)變模態(tài)差值的后驗(yàn)分布。

    表1 實(shí)際結(jié)構(gòu)檢測點(diǎn)應(yīng)變模態(tài)

    有限元模型在修正參數(shù)后得到無損傷前應(yīng)變模態(tài)云圖(圖5),檢測點(diǎn)a、b、c、d、e 的應(yīng)變模態(tài)如表2 所示,實(shí)際結(jié)構(gòu)和有限元模型檢測點(diǎn)的應(yīng)變模態(tài)如圖6 所示。

    表2 有限元模型檢測點(diǎn)應(yīng)變模態(tài)

    圖5 前四階應(yīng)變模態(tài)云圖

    圖6 實(shí)際結(jié)構(gòu)與有限元模型檢測點(diǎn)應(yīng)變模態(tài)

    從圖6 中可以明顯發(fā)現(xiàn):測量點(diǎn)處應(yīng)變模態(tài)值的大小與結(jié)構(gòu)損傷程度成正相關(guān)。測量點(diǎn)(a、b、c)在一階模態(tài)和四階模態(tài)下的應(yīng)變模態(tài)值明顯高于二階模態(tài)和三階模態(tài)下的應(yīng)變模態(tài)值,其應(yīng)變模態(tài)差值在一階模態(tài)和四階模態(tài)下有著更為明顯的峰值,故在損傷定位時(shí),針對(duì)此結(jié)構(gòu)采用一階模態(tài)和四階模態(tài)能更準(zhǔn)確地識(shí)別損傷位置。在檢測點(diǎn)(d、e)處,各階模態(tài)上的應(yīng)變模態(tài)差值相較于測量點(diǎn)(a、b、c),應(yīng)變模態(tài)差值保持在穩(wěn)定低值范圍內(nèi)。將五點(diǎn)的應(yīng)變模態(tài)差值作為先驗(yàn)信息帶入計(jì)算模型中,一階模態(tài)下測量點(diǎn)處的應(yīng)變模態(tài)差值統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3 所示。

    表3 測量點(diǎn)處一階應(yīng)變模態(tài)差值

    考慮測量誤差和模型誤差的影響(式6),其均值和標(biāo)準(zhǔn)差在不同的采樣點(diǎn)取值不同,將修正的應(yīng)變模態(tài)差值的均值帶入馬爾科夫鏈中,生成樣本集,通過貝葉斯算法確定后驗(yàn)分布圖(圖7),具體數(shù)值如表4 所示。

    表4 測量點(diǎn)處一階應(yīng)變模態(tài)差值的修正值

    圖7 各測量點(diǎn)應(yīng)變模態(tài)差值的后驗(yàn)分布圖

    從圖7 和表4 中可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)過貝葉斯推斷后,其應(yīng)變模態(tài)差值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差有相對(duì)明顯的修正,在帶有裂縫的a、b、c點(diǎn)應(yīng)變模態(tài)差值與沒帶裂縫d、e 點(diǎn)應(yīng)變模態(tài)差值存在明顯不同,在帶有裂縫處的檢測點(diǎn)其應(yīng)變模態(tài)差值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于沒有裂縫處的檢測點(diǎn),如圖8 所示。通過應(yīng)變模態(tài)差值的大小可以判斷出a、b、c 點(diǎn)相較于d、e 點(diǎn)是存在損傷,并且其損傷的程度與應(yīng)變模態(tài)差值成正相關(guān)。

    圖8 應(yīng)變模態(tài)差值折線圖

    5 結(jié)論

    貝葉斯理論屬于一種概率統(tǒng)計(jì)理論,該方法可借助先驗(yàn)信息(包括可靠的歷史數(shù)據(jù)以及專家經(jīng)驗(yàn)),再基于總體信息和樣本信息得出合理推斷。本文將該方法與有限元方法共同運(yùn)用于砌體柱的損傷定位研究,結(jié)論如下:

    (1)砌體柱的損傷前有限元模型可以通過現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)和相關(guān)資料以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行初步的建立,利用實(shí)際結(jié)構(gòu)與有限元模型的動(dòng)力特征值的差值作為修正依據(jù),以貝葉斯算法作為優(yōu)化方法,做到信息差最小,完成有限元模型的建立。

    (2)貝葉斯推斷和有限元相結(jié)合的方法在結(jié)構(gòu)損傷定位研究中具有可行性,貝葉斯理論可以有效地處理損傷定位中不確定性因素的影響,從而得出更為合理的推斷。

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