前言
本文提出了用贝叶斯推理识别加筋复合板上冲击位置和冲击力历史的统计方法，其中明确包含建模误差和来自测量噪声的不确定性。 通过使用一系列参数表示冲击载荷，首先将空间区域(碰撞位置)和时域(冲击力历史)的冲击载荷识别问题转化为参数识别问题。 马尔可夫链蒙特卡罗方法用于采样后验分布估计影响参数。 利用噪声有限元数据进行数值模拟研究，证明所提方法的有效性。
个人资料
在航空航天工业中，复合材料广泛用于商用和军用车辆的主要结构载荷部件。 设计复合结构的主要问题之一是低速冲击的内部损伤，主要是分层，这些损伤难以检测，可能会大大降低结构完整性。 传感技术的最新进展和计算与通信的发展使人们对结构健康监测技术的调查与开发产生了浓厚的兴趣，这些技术可以作为内置诊断系统集成到复合结构中。
为了正确评估复合结构的损伤程度和剩余强度，高效可靠的健康监测系统的首要任务是在碰撞事件发生时检测和识别冲击载荷。
贝叶斯方法识别冲击载荷
在本研究中，为了将贝叶斯框架嵌入冲击载荷识别中，第一步是使用一系列参数来表示冲击载荷。
图1 .复合结构冲击力历史的近似表示
MCMC方法
作为一种强随机模拟技术，蒙特卡罗(MC )方法被广泛用于研究概率问题。 特别是在能够生成独立样本的情况下，效率非常高。 遗憾的是，贝叶斯估计中使用的后验分布一般很复杂，因此很难用标准的MC方法创建独立的样本。 在这种情况下，MCMC模拟通常用作采样的替代选择。 MMC的结果是样本的依赖序列(马尔可夫链)，具有与目标分布相等的光滑分布。
matlab数值模拟研究
正向碰撞模型比较
为了证明所提出的冲击载荷识别方法的有效性，本节进行数值研究。
首先，用有限元法和第4节所示的方法比较前方碰撞模型。 为了方便，以下将使用有限元法的正向冲击模型称为有限元模型，本研究中使用的模型简称为正向冲击模型。
数值研究中的强化复合板和传感器的设置
正向冲击模型与有限元模型冲击响应的比较。
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