【摘要】：該文提出了一種基于遺傳算法(genetic algorithm,GA)的有限混合分布參數(shù)估計(jì)方法,應(yīng)用該方法對(duì)青馬大橋典型焊接節(jié)點(diǎn)的應(yīng)力譜進(jìn)行多模態(tài)建模。首先,采用小波變換消除原始應(yīng)變監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的溫度影響,利用雨流計(jì)數(shù)法將應(yīng)變時(shí)程曲線轉(zhuǎn)化為日應(yīng)力譜,考慮到交通荷載(包括汽車荷載和火車荷載)和臺(tái)風(fēng)的影響,建立標(biāo)準(zhǔn)日應(yīng)力譜。然后,采用三種不同的有限混合分布函數(shù)(有限混合正態(tài)分布函數(shù)、有限混合對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)和有限混合威布爾分布函數(shù))以及基于遺傳算法的混合參數(shù)估計(jì)方法對(duì)應(yīng)力幅進(jìn)行多模態(tài)建模,根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則(Akaike’s information criterion,AIC)確定最佳的有限混合模型。最后,采用雙變量有限混合分布和基于遺傳算法的混合參數(shù)估計(jì)方法建立了應(yīng)力幅和平均應(yīng)力二維隨機(jī)變量聯(lián)合概率密度函數(shù)。結(jié)果表明,該文提出的基于遺傳算法的有限混合分布參數(shù)估計(jì)方法可以有效應(yīng)用于二維隨機(jī)變量的概率建模。
[Abstract]:In this paper, a finite hybrid distribution parameter estimation method based on genetic algorithm (genetic algorithm,GA) is proposed, which is used to model the stress spectrum of typical welded joints of Qingma Bridge. Firstly, wavelet transform is used to eliminate the temperature influence in the original strain monitoring data, and the strain time history curve is transformed into daily stress spectrum by rain flow counting method. Considering the influence of traffic load (including vehicle load and train load) and typhoon, the standard daily stress spectrum is established. Then, three different finite mixed distribution functions (finite mixed normal distribution function, finite mixed lognormal distribution function and finite mixed Weibull distribution function) and hybrid parameter estimation method based on genetic algorithm are used to model the force amplitude, and the optimal finite mixed model is determined according to the Chichi information criterion (Akaike's information criterion,AIC. Finally, the joint probability density function of two-dimensional random variables of stress amplitude and average stress is established by using bivariable finite mixed distribution and hybrid parameter estimation method based on genetic algorithm. The results show that the finite hybrid distribution parameter estimation method based on genetic algorithm can be effectively applied to the probability modeling of two-dimensional random variables.
【作者單位】： 香港理工大學(xué)深圳研究院;福州大學(xué)土木工程學(xué)院;浙江大學(xué)建筑工程學(xué)院;香港特別行政區(qū)政府路政署;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51308493) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金課題項(xiàng)目(20130101120080) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2013QNA4023)
【分類號(hào)】：TP18;U441

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本文編號(hào)：2525111