摘要

为保证工程结构的安全,根据实测资料进行反演分析,获取真实环境下的材料参数值具有重要价值.而现有的参数反演方法普遍存在计算效率与精度不可兼得的问题.本文利用小样本构建基于混沌多项式展开(polynomial chaos expansions, PCE)的高精度代理模型,并采用贝叶斯优化进行参数反演.新方法基于大型结构响应随机量化方法,充分利用复杂因素影响下结构响应随机特性,并依据贝叶斯后验更新方法,仅需要少量正向计算样本,便可高效、精确地进行大型结构的参数反演.某混凝土拱坝材料参数的反演算例表明,与基于贝叶斯优化算法直接进行迭代优化反演方法和基于Kriging代理模型的反演方法相比,本文所构建的方法具有优异的计算效率,适合于大型复杂结构问题的快速反演,为实际工程中在线反演和实时预测提供了新的发展维度.