Page 252 - 《振动工程学报》2025年第9期

第 38 卷第 9 期 振 动 工 程 学 报 Vol. 38 No. 9
2025 年 9 月 Journal of Vibration Engineering Sept. 2025

BO-LSTM 和 Copula 理 论 相 融 合 的 桥 梁 构 件

时 变 可 靠 性 预 测

赵启凡 ， 刘月飞 ， 樊学平 1,2
1
1,2
（1. 兰州大学土木工程与力学学院，甘肃 兰州 730000； 2. 兰州大学西部灾害与环境力学教育部重点实验室，甘肃 兰州 730000）

摘要：桥梁构件的各个监测点之间存在着非线性失效动态相关性，为研究该因素对桥梁时变可靠指标的影响，建立了贝叶斯
优化的长短期记忆（BO-LSTM）网络模型，对桥梁监测应力极值进行动态预测；建立考虑三个监测点失效非线性相关性的三元
Gaussian Copula 模型，对桥梁构件的时变可靠指标和时变失效概率进行预测，利用天津市富民桥的监测数据对模型与方法的
合理性进行了验证分析。
关键词： 结构工程；贝叶斯优化；长短期记忆网络；Copula 理论；时变可靠性预测
+
中图分类号：U441 .2 文献标志码：A DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.202309064

Time-dependent reliability prediction of bridge components

with the fusion of BO-LSTM and Copula theory

1
1,2
ZHAO Qifan ，LIU Yuefei ，FAN Xueping 1,2
（1.School of Civil Engineering and Mechanics，Lanzhou University，Lanzhou 730000，China；2.Key Laboratory of Mechanics on Disaster
and Environment in Western China of the Ministry of Education，Lanzhou University，Lanzhou 730000，China）
Abstract：There exists the nonlinear failure correlation among the multiple monitoring points of bridge components. Considering the influence
of this factor on the reliability indices of the bridge，this paper adopts the Bayesian optimized long short-term memory (BO-LSTM) network
model in machine learning to dynamically predict the monitoring data of the bridge，and establishes a three-dimensional Gaussian Copula
model based on Copula theory to calculate the time-varying reliability indices and failure probability of the bridge construction. The rationality
of the model and method is verified by applying the monitoring data of Fumin Bridge in Tianjin.
Keywords：structural engineering；Bayesian optimization；long short-term memory network；Copula theory；time-varying reliability prediction

国内外学者在结构可靠度预测领域进行了大量 时变 Copula 模型考虑了失效模式对串联结构体系的
[1]
研 究 。 国 外 方 面， CHING 等 运 用 贝 叶 斯 分 析 对 影响，对长春伊通河桥进行了可靠性分析；樊学平等 [11]
IASC-ASCE 结构健康监测第二阶段的 Benchmark 模 采用 Copula 理论建立了三元的 Gaussian Copula-BDMs
型进行了分析；FRANGOPOL 等 [2] 提出了基于监测 模型，计算桥梁构件的时变可靠性，并对天津富民桥
应 力 极 值 的 桥 梁 性 能 可 靠 度 评 估 及 预 测 方 法， 并 进行了可靠度分析与预测。
[3]
引 入 基 于 贝 叶 斯 更 新 的 桥 梁 可 靠 度 预 测 方 法 ； 在桥梁构件可靠度预测方面，国内多采用以贝
[5]
[4]
PATTON 、DIAS 等 和 VAN DEN GOORBERGH 等 [6] 叶斯动态模型为基础的预测方法。该类方法多采用
研 究 了 双 变 量 时 间 序 列 的 动 态 时变 Copula 模 型 ； 时间序列分析方法、移动平均法以及五点三次平滑
SHANMUGAM 使用常数参数的 Copulas 函数研究 法等方法将采集的健康监测信息进行降噪处理，再
[7]
了马尔可夫时间序列。国内方面，樊学平 [8] 利用桥 基于健康监测数据的分布特性，建立多过程贝叶斯
梁健康监测数据，运用贝叶斯动态模型，对美国 I-39 动态线性模型（如 R-Vine Copula 模型），实现了多个
北桥和长春伊通河桥的构件可靠度进行了预测分 模型对监测应力极值信号的实时预测和分析，最后
析；樊学平等 [9] 进行了在役桥梁的动力响应数据动 结合健康监测信息和可靠度计算方法对桥梁构件的
态线性建模和可靠性修正分析；LIU 等 [10] 利用动态 时变可靠性进行预测和分析 [11-16] 。

收稿日期：2023-09-22；修订日期：2023-11-09
基金项目：甘肃省自然科学基金资助项目（20JR10RA625，20JR10RA623）；国家自然科学基金资助项目（51608243）；兰州大
学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（lzujbky-2025-05）