基于改进D?S证据理论的简支梁桥结构损伤识别

D-S(Dempster-Shafer)证据理论具有较高的处理不确定信息的能力,但在证据高度冲突的情况下会出现与实际情况相悖的结果.针对这一问题,本文提出了一种改进D-S证据理论算法.首先分析了经典D-S证据理论面对高冲突证据时存在组合矛盾、一票否决、鲁棒性差的问题,然后引入灰色关联度理论和可信度概念获得各证据所占权重,定义评判标准来识别与处理故障信息源,较大程度上减少非相关证据的权重,修正各证据的重要程度,最后利用Dempster组合规则进行融合.结果表明:该算法可以有效解决经典D-S证据理论存在的问题,其评判标准可以准确识别出故障信息源,通过对故障信息源的处理可显著提高融合结果命题信任度和收敛速度.横向对比其他改进算法,本文算法具有收敛速度更快、抗干扰能力更强的优点.通过对钢梁有限元模型的损伤识别计算,验证了本文算法可以应用于桥梁结构的损伤识别中,并具有准确识别结构损伤情况的能力.