基于copula的多参数结构有限元模型修正方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51908324
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0806.工程建造与服役
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In the development of structural health monitoring techniques, the model updating for multivariate parameters is still a difficult task. Although there are quite a number of studies contributed to this area, breakthrough works are quite limited because of the structural complexity and high uncertainty. Especially for nonlinear structural parameters, the model updating procedures are extremely difficult. The recent development of copula theory shows a possible solution to solve this problem. Therefore, this project aims to improve the traditional multivariate model parameter updating methodology by utilizing the copula theory. The project will focus on how to use copula model in modelling the uncertainties and dependences for improving the updating of finite element structural model. Through the theoretical development and experiment validation, this study will conclude the detailed methodology, principals and guidelines for copula based multivariate model updating. The investigation will be concentrated on three aspects, namely, parameter filtering, copula characterization and uncertainty quantification. By combining the research development with real practices, this project will provide a detailed engineering based rule which could offer instructive information for the structural health monitoring.
当前结构健康监测技术研究当中,多参数识别问题一直是相当棘手的难题。多年来在模型修正方向上虽有着诸多突破,但一直受困于结构系统的复杂性或高不确定性,未对多参数模型修正方法取得突破性进展。特别是对于非线性相关的结构参数,其修正问题尤难解决。基于最近在copula联合分布模型精准性上的突破,本申请提出运用以copula为基础的多参数结构模型修正方法,着重阐明如何利用copula模型描述结构模型内多参数间的不确定性和相关性,以更高的精准性来修正结构有限元模型。通过理论推导以及试验验证来归纳多参数模型修正的处理方法、方案、准则。在此基础上,详细研究多参数修正方法中的结构模型参数过滤理论, copula模型的优化设置以及不确定性量化指标。结合典型的建筑结构模型,为结构健康监测中在处理多参数修正的问题上提供切实可行并且行之有效的理论依据。

结项摘要

本项目针对结构系统的复杂性及高不确定性,对多参数模型修正方法进行了理论性研究。基于copula联合分布模型的高精准性,研究了以copula为基础的多参数结构模型修正方法,阐明了如何利用copula模型描述结构模型内多参数间的不确定性和相关性的统计方法。同时,研究了以更高精准性的copula来修正结构有限元模型的计算方法。通过理论推导以及试验验证,研究了多参数修正方法中的结构模型参数过滤理论, copula模型的优化设置以及不确定性量化指标。结合典型的建筑结构模型,研究为结构健康监测中在处理多参数修正问题上提供了切实可行并且行之有效的理论依据。通过本课题研究,相关研究结果在国内外学术期刊发表论文9篇(含SCI论文8篇),其中SCI一区论文7篇(包括Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering 2篇、Mechanical Systems and Signal Processing 1篇、Smart Structures and Systems 2篇和Ocean Engineering 2篇)。2021年以来发表的论文被SCI他引次数为30余次。研究成果获得中国发明协会发明创新一等奖(排名第一)以及湖南省科技进步二等奖。在项目实施过程中,2名博士生获得校级一等奖学金,2名博士生获得校级二等奖学金;1名学生获得本科毕设优秀论文、2名学生获得学术会议优秀论文奖项。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Estimating small structural motions based on sparsity enforcement
基于稀疏性执行估计小的结构运动
  • DOI:
    10.1111/mice.12957
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Enjian Cai;Yi Zhang;Xinzheng Lu;Xiaodong Ji;Yinbin Li;Jianying Li;Xinyu Song;Hong Zhang;Yong Liu
  • 通讯作者:
    Yong Liu
Numerical estimation of the typhoon-induced wind and wave fields in Taiwan Strait
台湾海峡台风风浪场数值估算
  • DOI:
    10.1016/j.oceaneng.2021.109803
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Ocean Engineering
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Zhenshiyi Tian;Yi Zhang
  • 通讯作者:
    Yi Zhang
Long term structural health monitoring for old deteriorated bridges: a copula-ARMA approach
老旧桥梁的长期结构健康监测:copula-ARMA 方法
  • DOI:
    10.12989/sss.2020.25.3.285
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Smart Structures and Systems
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Yi Zhang;Chul-Woo Kim;Lian Zhang;Yongtao Bai;Hao Yang;Xiangyang Xu;Zhenhao Zhang
  • 通讯作者:
    Zhenhao Zhang
Visualizing and quantifying small and nonstationary structural motions in video measurement
可视化和量化视频测量中的小非平稳结构运动
  • DOI:
    10.1111/mice.12894
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Enjian Cai;Yi Zhang;Ser Tong Quek
  • 通讯作者:
    Ser Tong Quek
Gaussian mixture model based phase prior learning for video motion estimation
基于高斯混合模型的视频运动估计相位先验学习
  • DOI:
    10.1016/j.ymssp.2022.109103
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Mechanical Systems and Signal Processing
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Enjian Cai;Yi Zhang
  • 通讯作者:
    Yi Zhang

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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
    王先甲

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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