Resumen

El sistema de monitoreo de salud de puentes ha producido una gran cantidad de datos monitoreados (datos de estrés extremo, etc.) en los períodos de servicio a largo plazo; cómo predecir de manera razonable la confiabilidad dinámica estructural con estos datos es un problema clave en el campo del monitoreo de salud estructural (SHM). En este artículo, considerando el acoplamiento, la aleatoriedad y la variación temporal de los datos de SHM, en primer lugar, los datos acoplados de estrés extremo, que se consideran como una serie temporal, se desacoplan en datos de alta frecuencia y baja frecuencia con el método de promedio móvil. En segundo lugar, se construyen modelos lineales dinámicos bayesianos (BDLM) sin datos de error de monitoreo previos (por ejemplo, varianza de error monitoreado desconocida) para predecir dinámicamente el estrés extremo desacoplado; además, se predice la confiabilidad dinámica de los miembros del puente con el BDLM construido y el método de confiabilidad de primer orden

• Materias:Elementos finitos Análisis de estabilidad Energía histerética Seguridad en la ingeniería civil Tensión-deformación
• Subjects:Finite elements Stability analysis Hysteretic energy Safety in civil engineering Stress-strain
• Palabras claves:Sistema de monitoreo de salud de puentes; Datos monitoreados; Monitoreo de salud estructural; Datos de estrés extremo; Modelos lineales dinámicos bayesianos; Confiabilidad dinámica
• Keywords:Bridge health monitoring system; Monitored data; Structural health monitoring; Extreme stress data; Bayesian dynamic linear models; Dynamic reliability