土木工程结构健康诊断中的统计识别方法综述

陆波

摘要：当前形势下土木工程的整体建设规模逐渐扩大，为建筑行业带来了更多的经济效益。在此背景下，为了增强土木工程结构安全性，则需要落实好其所需的健康诊断工作，且在统计识别方法的支持下，获取参考价值大的土木工程结构健康诊断结果。基于此，本文将对土木工程结构健康诊断中的统计识别方法进行系统阐述。

关键词：土木工程结构；健康诊断；统计识别方法

注重土木工程结构健康诊断中的统计识别方法综合论述，有利于优化这类工程长期使用中的结构性能，扩大土木工程建筑的实际应用范围。因此，需要结合土木工程结构的具体情况，将有效的统计识别方法应用于其健康诊断过程中，使得影响土木工程结构性能的因素得以及时消除，从而为现代土木工程建设提供更多的参考信息，降低其建設中的结构问题发生率，满足土木工程建设的各种要求。

一、 土木工程结构健康诊断中的统计系统识别方法

在对土木工程结构进行健康诊断时，为了确保其诊断水平良好性，获得准确的健康诊断结果，则需要注重土木工程结构健康诊断中统计系统识别方法的合理运用。具体表现在以下方面：

（一）可靠的Bayes模型修正方法

结合土木工程结构健康诊断的实际需要，将基于Bayes原理的模型修正方法应用于土木工程结构健康诊断过程中，有利于实现对其结构模型的高效利用，进而对土木工程结构是否良好进行全面评估，得出其结构健康诊断结果。文献{1}中提出了在Bayes模型修正方法的支持下，对土木工程结构进行健康诊断分析时，需要对其结构模型应用中的不确定问题进行充分考虑，并根据不同结构模型的实际情况，采用不确定性的度量方式予以应对。在运用Bayes模型修正方法进行土木工程结构健康诊断时，需做到：（1）在模型参数的概率分布定量方式作用下，对土木工程结构模型的不确定性进行描述，并通过对实践中观测数据的有效使用，对土木工程不同结构模型的不确定性进行科学分析，实现对其各结构模型相对不确定性的修正，从而满足土木工程结构健康诊断的实际需求；（2）在丰富的实践经验、信息技术及计算机网络等要素的共同支持下，在计算机三维空间中构建出土木工程结构健康诊断分析所需的Bayes模型，并根据实际情况，确定与该模型相关的参数，使得该模型作用下的土木工程结构健康诊断方式运用更具科学性。同时，文献[2]通过对数值模拟分析方法的配合使用，对土木工程结构损伤问题进行了充分考虑，需要在Bayes模型修正方法运用中能够对土木工程各层结构可能出现的损伤概率进行科学估算，并借助计算机三维空间动态模拟分析方法的优势，减少土木工程结构健康诊断分析中Bayes模型修正计算工作量。在此期间，通过对Bayes模型修正方法的有效使用，有利于实现土木工程结构的在线监测，进而得出不同结构刚度诊断分析结果，对其中存在问题的结构进行修正处理，最终达到土木工程结构可靠性的目标；（3）基于Bayes模型修正方法的土木工程结构健康诊断分析工作的开展，需要在计算机三维空间中对其结构优化方式进行深入分析，并实现对土木工程结构优化中复杂性处理问题的科学应对，控制好其中的计算工作量，最大限度地满足这类工程结构健康诊断分析的多样化需求。

（二）有效的随机有限元模型修正方法

在对土木工程结构进行健康诊断分析时，为了发挥出统计识别方法的应用优势，则需要对有效的随机有限元模型修正方法进行充分考虑，落实好该方法作用下的土木工程结构健康诊断分析工作。具体表现为：（1）结合土木工程结构的实际情况及有限元模型的功能特性，对这类工程结构的刚度变化量及观测响应变化量进行分析，且通过对足够数量观测数据的充分利用，从而对土木工程结构性能可靠性进行科学评估，发挥出统计识别方法在其结构健康诊断分析中的实际作用；（2）实践中若采用随机有限元模型修正方法对土木工程结构进行健康诊断分析时，需要确保与之相关的观测数据充足性，从而保持系统模型参数良好的统计特性，为土木工程结构健康诊断技术水平提升提供必要的技术支持。

二、土木工程结构健康诊断中的统计模式识别方法

在统计模式识别方法的支持下，对土木工程结构进行健康诊断分析时，可从这些方面入手：（1）通过对土木工程结构状态的深入分析，借助健康诊断分析方法的优势，满足这类工程结构实践应用中的状态识别需求。在此期间，需要在统计模式的作用下，从土木工程结构损伤、所处状态等方面入手，确定其所需的统计模式识别方法并加以使用，从而提升这类工程结构健康诊断分析工作水平；（2）文献[2]中通过对回归模型、自回归模型等不同统计模型的合理运用，在计算机三维空间中生成土木工程结构状态识别中的统计模式向量，促使土木工程结构健康诊断分析能够达到预期效果，保持其结构性能良好性。

三、土木工程结构健康诊断中的概率神经网络方法

实践中通过对概率神经网络方法的合理运用，对土木工程结构进行健康诊断分析时，可从这些方面入手：（1）在概率神经网络方法的作用下，获取土木工程结构的健康诊断分析结果时，需要在神经网络专业理论、丰富的实践经验等不断要素的作用下，文献[3]中深入分析了土木工程的组成结构，并在计算机三维空间中确定各结构所构成的神经网络体系结构，进而在概率统计分析方法的支持下，实现土木工程结构健康诊断分析；（3）结合土木工程结构的实际情况，将概率神经网络方法应用于其结构监控诊断分析中，需要处理好其中的观测噪声及模型误差问题，并实现这类工程的结构损伤定位，确保土木工程结构稳定性。

结束语

现阶段我国土木工程的整体建设水平正在提升，对我国经济社会的快速发展产生了积极的影响。实践中在对土木工程结构性能是否可靠进行科学评估时，应借助统计识别方法的优势，优化这类工程结构健康诊断方式，提升其诊断技术水平。同时，土木工程结构健康诊断中相关人员应提高对统计识别方法的正确认识，以便实现对这种方法的高效利用。

参考文献：

[1]乐昌亮.分析土木工程结构健康诊断中的统计识别方法[J].赤峰学院学报（自然科学版），2016，（06.

[2]黄振育，郭敬林.重大土木工程结构的智能检测与健康诊断[J].城市建筑，2013，（08）.

[3]李景宏.土木工程结构安全性评估、健康监测及诊断述评[J].科技传播，2012，（19）.