本书基于桥梁健康监测系统获取的海量现场风场监测数据，采用组合神经网络方法进行风速长期预测，采用贝叶斯方法进行风速短期概率预测，探究风场参数的随机性和时变性，为后续吊杆结构应力响应、疲劳评估、损伤识别及系统疲劳可靠度评估提供数据支撑；发展了可以高效搜索全局最优解的参数识别方法，充分考虑了风参数分布的复杂性和多模态性，建立了基于有限混合分布的风速风向联合概率分布模型，以便准确地计算风荷载；将得到的风荷载时程作用于桥梁吊杆表面，获得了吊杆的应力时程曲线，结合雨流计数法、累计损伤准则和疲劳-寿命曲线，计算得到了吊杆的疲劳寿命；考虑到腐蚀环境对吊杆疲劳寿命的影响，建立了三阶段的腐蚀-疲劳耦合寿命曲线，并通过数值计算分析了环境腐蚀因素、腐蚀坑数量及其空间性对吊杆疲劳寿命的影响。本书还结合贝叶斯优化原理对吊杆结构进行了损伤识别；考虑到吊杆内钢丝断丝数量对吊杆应力重分布的影响及钢丝被腐蚀数量对吊杆抗力的影响，建立了基于贝叶斯网络的吊杆系统时变疲劳可靠度评估方法。

第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 吊杆结构疲劳应力分析研究现状
1.2.2 考虑腐蚀作用的吊杆结构疲劳寿命评估研究现状
1.2.3 吊杆结构疲劳可靠度分析研究现状
1.3 现有研究存在的不足
1.4 技术路线与主要研究工作
1.4.1 技术路线
1.4.2 主要研究工作
第2章 基于多种机器学习方法的风速预测模型应用对比
2.1 三种机器学习方法
2.1.1 广义回归神经网络方法
2.1.2 反向传播神经网络方法
2.1.3 极限学习机方法
2.2 三种优化算法及有限混合方法
2.2.1 交叉验证算法
2.2.2 遗传算法
2.2.3 粒子群优化算法
2.2.4 有限混合方法
2.3 基于机器学习方法的风速预测
2.3.1 桥梁健康监测系统
2.3.2 三种预测性能评价指标
2.3.3 风速预测结果
2.4 本章小结
第3章 基于高斯先验的贝叶斯模型的风速概率预测
3.1 基于高斯先验的贝叶斯模型
3.1.1 贝叶斯模型
3.1.2 高斯过程模型
3.1.3 协方差函数
3.1 _4超参数估计
3.2 基于贝叶斯模型的风速概率预测
3.2.1 基于移动窗口的贝叶斯模型
3.2.2 短期风速概率预测模型的评价指标
3.2.3 短期风速概率预测结果
3.3 本章小结
第4章 基于风速风向联合有限混合分布的风荷载建模
4.1 风速风向联合有限混合分布建模
4.1.1 有限混合分布模型
4.1.2 基于有限混合分布的风速建模
4.1.3 基于有限混合分布的风向建模
4.1.4 基于有限混合分布的风速风向联合概率建模
4.2 基于有限混合联合分布的风荷载计算
4.2.1 模型参数估计
4.2.2 最优模型判断准则
4.2.3 风荷载计算
4.3 有限混合联合概率分布在风场建模中的应用
4.3.1 风场数据统计分析
4.3.2 极值风速概率建模
4.3.3 风向概率建模
4.3.4 耦合变量概率建模
4.3.5 联合分布概率建模
4.3.6 极值风荷载计算
4.4 本章小结
第5章 考虑风与结构相互作用的桥梁吊杆疲劳寿命计算
5.1 风与结构相互作用影响桥梁吊杆应力因素分析
5.1.1 湍流模型对桥梁吊杆风场的影响
5.1.2 风向对桥梁吊杆风场的影响
5.1.3 风速风向对桥梁吊杆应力的影响
5.2 桥梁吊杆疲劳寿命计算方法
5.2.1 雨流计数法
5.2.2 S-N曲线与主S-N曲线
5.2.3 累计疲劳损伤计算方法
5.3 风速风向联合作用下吊杆疲劳寿命计算
5.3.1 风速风向联合作用下风荷载时程计算
5.3.2 桥梁吊杆结构应力响应时程计算
5.3.3 桥梁吊杆疲劳寿命计算
5.4 本章小结
第6章 考虑腐蚀作用的桥梁吊杆疲劳寿命计算
6.1 桥梁吊杆腐蚀-疲劳耦合寿命曲线计算模型
6.1.1 腐蚀-疲劳耦合作用机理
6.1.2 腐蚀疲劳点蚀坑萌生阶段
6.1.3 腐蚀疲劳裂纹扩展阶段
6.1.4 腐蚀疲劳耦合寿命曲线
6.2 腐蚀环境因素对桥梁吊杆疲劳寿命的影响
6.2.1 腐蚀电流对吊杆疲劳寿命的影响
6.2.2 大气腐蚀速率对吊杆疲劳寿命的影响
6.2.3 加载频率对吊杆疲劳寿命的影响
6.2.4 循环荷载作用因子对吊杆疲劳寿命的影响
6.2.5 腐蚀坑形貌对吊杆疲劳寿命的影响
6.3 本章小结
第7章 基于贝叶斯网络的桥梁吊杆系统时变疲劳可靠度评估
7.1 桥梁吊杆损伤识别计算方法
7.1.1 桥梁吊杆的动力特性有限元模型
7.1.2 附加质量法
7.1.3 贝叶斯优化
7.1.4 桥梁吊杆损伤识别计算案例
7.2 桥梁吊杆时变疲劳可靠度评估
7.2.1 贝叶斯网络方法
7.2.2 疲劳可靠度理论
7.2.3 蒙特卡罗积分方法
7.2.4 桥梁吊杆时变可靠度计算案例
7.3 本章小结
参考文献