公开(公告)号：CN119538203A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411388828.9

申请日：2024-10-08

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王其昂 ,  王浩博 ,  叶继红 ,  刘书奎 ,  丁安驰 ,  陈进 ,  马超智 ,  冯王盛 ,  罗洋

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/2321

Abstract: 本发明公开一种基于非参数贝叶斯模型与实测数据的结构损伤评估方法。属于测量技术领域。通过NExT方法处理传感器检测的加速度数据得到结构的固有频率，利用非参数贝叶斯混合方法对所获得的建筑物不同阶数振动的固有频率进行聚类分析，将聚类分析结果结合极大似然异方差高斯过程和贝叶斯因子的结构损伤程度进行识别与量化分析，采用基于非参数贝叶斯模型的极大似然异方差高斯过程模型MLHGP进行回归分析，实现对建筑物结构损伤的精准识别。本方法通过贝叶斯因子大小来判定损伤程度，能够精准定义结构损伤的早中期发展情况，其计算量小，评估精度高，通用性强。

公开(公告)号：CN119622655A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411508944.X

申请日：2024-10-28

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王其昂 ,  黄新雨 ,  刘书奎 ,  王高新 ,  周鹏 ,  叶继红 ,  彭元诚 ,  冯王盛 ,  邱朔 ,  罗洋

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/15 ,  G06N20/10 ,  G06N5/04 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开一种基于核回归基函数贝叶斯动态线性模型的数据预测方法，属于桥梁结构体健康预测技术领域。对待分析的桥梁使用结构健康监测系统SHM进行检测，建立贝叶斯动态线性模型的时间序列动态模型KR‑BDLM，用以描述随时间变化的桥梁结构应变响应，实现桥梁结构健康监测数据预测和缺失值填充，采用最大似然算法对KR‑BDLM模型的参数进行参数优化推理；通过优化后的KR‑BDLM模型提供桥梁结构的时变状态参数与观测预测值，进而实现SHM监测数据单步预测；在单步预测的基础上进行多步预测，实现对更长时间桥梁数据的预测。其预测结果精度高，可有效保障工程结构安全，推动结构健康监测领域前沿发展。