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基于靜位移和多指標(biāo)的貝葉斯模型修正方法

華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 頁(yè)數(shù): 9 2024-07-01
摘要: 提出了一種新的基于靜力數(shù)據(jù)的貝葉斯模型修正方法,用靜力靈敏度方程和位移殘差建立了多修正指標(biāo)的待修正參數(shù)的后驗(yàn)概率密度函數(shù),然后用馬爾科夫鏈蒙特卡羅抽樣方法獲取修正參數(shù)樣本,以實(shí)現(xiàn)對(duì)修正參數(shù)后驗(yàn)概率密度函數(shù)的估計(jì),并得到結(jié)構(gòu)修正參數(shù)的最可能值.另外,為了提高抽樣過(guò)程中計(jì)算效率,引入隨機(jī)響應(yīng)面代理模型計(jì)算結(jié)構(gòu)靜力位移.?dāng)?shù)值算例表明:提出的方法能在結(jié)構(gòu)靜力位移測(cè)量數(shù)據(jù)具有不確定性的情...

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