高斯过程模型的全局灵敏度分析的参数选择及采样方法

发布时间：2020-03-15 12:40

【摘要】：提出了基于全局灵敏度分析的有限元模型修正参数选择方法,考虑了参数整个变化空间的作用及参数间的相互作用,具有适用于参数不确定性大和无模型限制等优势。全局灵敏度分析常采用蒙托卡罗方法计算灵敏度指标,因此足够大的采样次数是获得可靠灵敏度指标的前提,但是同时会造成计算成本的增加。为此,采用高斯过程模型取代耗时的有限元模型用于降低计算成本,同时探讨了拉丁超立方抽样、Halton序列和Sobol序列3种空间采样方法用于全局灵敏度分析的计算效率,旨在选择一种高效的采样方法。最后,一桁架人行桥实例验证了有限元模型修正参数选择和采样选择方法。

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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