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摘要
由于风洞试验和理论模型的各种不确定性，通过风洞试验获得的颤振导数及相应的颤振临界风速存在不确定性。为了量化这些不确定性，提出了一种创新的近似贝叶斯方法。该方法通过抽样和模拟来近似表达似然函数，从而实现颤振导数的准确识别和不确定性量化。同时，还研究了颤振导数不确定性在颤振分析中的传播情况。采用子集模拟技术与近似贝叶斯方法相结合，以提高参数后验样本的抽样效率。该方法不仅能够获得颤振导数和颤振临界风速的最优估计，还能获得其后验概率分布。通过理想平板数值模拟和实桥主梁断面风洞试验，验证了该方法的有效性，并将其与传统最小二乘法进行了比较。研究结果显示：该方法得到的颤振导数最优估计与最小二乘法结果非常接近；在低风速下，所有导数的不确定性都较小，而在中高风速情况下，大多数导数都具有较大的不确定性，尤其是接近颤振临界风速时，所有导数的不确定性均较大；颤振导数的不确定性会在颤振分析中传播，导致颤振临界风速也存在较大的不确定性。所提出的近似贝叶斯方法能够准确识别颤振导数，并量化其不确定性，从而实现桥梁颤振性能的概率性评价；为桥梁颤振分析提供了新的思路，为确保桥梁的抗风安全提供了有力支持。
- 出版日期2023
- 单位湖南大学
