一种基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法

摘要

本发明提供了一种基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法，属于人工智能技术领域。它解决了现有的技术需要的测量数据多，对原构件有一定的破坏性的问题。本基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法包括：测量预应力构件一的应力应变数据，运用蒙特卡洛方法进行模拟抽样，得到应力‑应变的先验概率分布；对预应力构件二的应力‑应变数据进行测量，获得对应不同应力的应变集；将上述得到的数据作为基础，并根据贝叶斯方法预测预应力构件二后段的应力‑应变数据；将步骤二中测得的应变集作为基础数据，并根据GARCH方法预测预应力构件二后段预设步数以内的应力‑应变值；预应力构件二应力‑应变预测值的采信。本发明能够减少预应力构件在张拉过程中的梁应力测量次数。