题目：基于不确定性的飞机结构健康评估研究

飞机结构长期承受高复杂、高强度的载荷作用，受湿度、温度等恶劣严苛的外部环境影响。这些因素不管是同时作用还是单独作用，都可能导致飞机的结构性能发生变化进而导致结构的破坏。为了使飞机结构的可靠性和安全性水平得到有效的提高，维护成本下降，使用寿命延长，准确且有效的评估飞机结构的健康状态势在必行。

飞机结构健康评估的过程中，存在大量诸如载荷随机性、材料参数分散性和结构几何尺寸差异性等不确定因素。这些都将影响结构健康评价的准确性与可信度。尤其是面对构型相对复杂的飞机结构部件，寿命预测精度将受到很大影响，为了更精确地对结构寿命进行评估，需对寿命评估的不确定性进行分析。

本文主要研究了飞机结构健康评估中疲劳损伤评估的不确定性问题，采用贝叶斯推断方法处理评估过程中机理认知、参数选取、实测数据等多种不确定因素，能使评估更加全面，更符合实际。首先，研究不同类型数据的贝叶斯建模方法。其次，基于退化型数据介绍现有的基于贝叶斯更新的疲劳裂纹预测方法，指出无法避免机理模型的固有预测误差是现有方法的最大缺陷。然后，针对该缺陷提出改进方法，将多模型融合的贝叶斯更新方法应用于疲劳裂纹预测。但是该改进方法没有考虑到融合模型内部参数的影响，区间估计分散性太大。接着，针对上述存在的问题，提出一种新的基于融合模型的参数更新疲劳裂纹预测方法，一定程度上解决了上述问题，并总结了预测流程。同时研究了基于实测数据的似然函数的确定方法，提出以信息量最小的准则作为似然函数确定的标准。最后结合工程实例，对比分析了三种疲劳裂纹预测方法，得出结论：基于模型融合的参数更新疲劳裂纹预测的方法在模型集合选取合理的前提下可以有效的提高预测精度，具有较强的工程应用意义。