CN119494150A 一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方法 （上海市建筑科学研究院有限公司）

一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方贝叶斯信息准则筛选并拟合每个结构响应指标皮尔逊相关系数分析结构响应指标和荷载参数申请生成了关键荷载与响应之间的多变量联合2步骤S1：通过结构健康监测系统采集结构响应指标和荷个所述结构响应指标和荷载参数的最优概率分布模型，所述结构响应指标包括桥塔偏移步骤S2：采用皮尔逊相关系数分析结构响应指标和荷载步骤S3：通过Copula概率密度建模方法结合已拟合的变2.根据权利要求1所述的一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方法，其步骤S101：通过安装于桥梁结构上的结构健康监测系步骤S102：通过高斯混合模型对所述结构响应指标和所述荷载参数进行概率密度建3.根据权利要求2所述的一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方法，其步骤S103：通过贝叶斯信息准则筛选并拟合每个所述4.根据权利要求2所述的一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方法，其步骤S201：利用皮尔逊相关系数对选定的结构响应3系数大于皮尔逊相关系数阈值的高正相关或皮尔逊相关系数小于皮尔逊相关系数阈值的5.根据权利要求4所述的一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方法，其,其中，R表示相关系数矩阵；6.根据权利要求5所述的一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方法，其步骤S402：对生成的所述联合分布样本进行可视化步骤S403：通过计算采样点的分布与观测数据分布4[0003]然而，仅依赖单变量PDFs会忽视结构行为不同方面之间的关键相关性和依赖于管理者更好地理解各种结构元素之间的关系，因为这些相关性可能会在整个结构中传5相关系数大于皮尔逊相关系数阈值的高正相关或皮尔逊相关系数小于皮尔逊相关系数阈6[0010]综上所述，本申请提供了一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方进行结构系统可靠性分析和联合失效识别。[0011]图1为本申请的一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方法的一个实图2为本申请的一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方法的一个实图12为结构响应指标中桥墩偏移和主梁应变基于Copula联合概率密度函数的抽图13为结构响应指标中桥塔偏移和伸缩缝位移基于Copula联合概率密度函数的图14为结构响应指标中桥墩偏移和伸缩缝位移基于Copula联合概率密度函数的图15为结构响应指标中伸缩缝位移和主梁应变基于Copula联合概率密度函数的7[0013]图1为本申请的一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方法的一个实施例的示意框图；图2为本申请的一种基于Copula的桥梁响应和荷载的联合概率建模方法为结构响应指标中桥墩偏移的概率分布模型示意图；图5为结构响应指标中主梁应变的概荷载及响应之间的相关性示意图；图8为结构响应指标中主梁应变与桥墩偏移的联合概率密度函数示意图；图9为结构响应指标中伸缩缝位移与桥塔偏移的联合概率密度函数示意为结构响应指标中伸缩缝位移和主梁应变基于Copula联合概率密度函数的抽样验证示意8至图11中的CopulaDensity代表联合概率密度函数，图12至图15中的Measured代表测量Iczr、主梁应变以及伸缩缝位移0sr,，荷载参数包括温度TMP、风速SPD,、8,,逊相关系数大于皮尔逊相关系数阈值的高正相关或皮尔逊相关系数小于皮尔逊相关系数阈值的高负相关的变量对为需要联合建模的关键变量。数据分析结果的准确性与合理性。将筛选出的高相关变量集作为联合概率建模的基础输9合多元正态分布进行推导。当被视为相互独立的标准正态随机变量时，高斯Copula密度函数由相关矩阵的行列式的-(n+2)/2次幂来定义。该函数旨在捕捉变量间的,准化变量共同取特定值的概率提供了量化工具。当利用Copula函数来捕获联涉及到将Copula函数与每个变量的边际概率密度函数进行积分。从数学角度来看，基于。样本。具体方法如下：对于每个变量，按照其边际分布函数随机生成样本；通过选定的