基于贝叶斯推理的随机模型修正方法

发布时间：2017-08-17 01:08

  本文关键词：基于贝叶斯推理的随机模型修正方法

  更多相关文章： 桥梁工程 参数不确定性量化 贝叶斯方法 随机模型修正 高斯过程模型 基于方差的全局灵敏度分析

【摘要】：为了解决常规优化方法存在的梯度计算困难、病态、非唯一解等问题,采用贝叶斯方法来实现随机模型修正,同时为了加快贝叶斯方法推断修正参数的后验概率密度的速度,将高斯过程替代模型技术和基于延缓拒绝自适应的Metropolis(DRAM)算法的先进马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法用于贝叶斯推断,最后,用一斜拉人行桥实例来验证基于贝叶斯推理的随机模型修正方法。结果表明:贝叶斯方法的修正结果与实测结果吻合较好,验证了基于贝叶斯推理的随机模型修正方法的可行性。
【作者单位】： 合肥工业大学土木与水利工程学院;中南大学土木工程学院;
【关键词】： 桥梁工程 参数不确定性量化 贝叶斯方法 随机模型修正 高斯过程模型 基于方差的全局灵敏度分析
【基金】：国家自然科学基金项目(51508144,51278163,51078357,51478472) 中国博士后科学基金项目(2015M581981) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(JZ2015HGBZ0098,JZ2015HGQC0215) 安徽省自然科学基金项目(1608085QE118)
【分类号】：U441;U446
【正文快照】： 0引言结构在制作和安装过程中,制造容差和装配磨损会导致结构参数不确定;在服役过程中,老化损伤、环境侵蚀、温度的热胀冷缩等也会导致结构参数发生变化。量化结构参数的不确定性对预测结构行为、评估结构健康状况等具有重要意义。根据实测的结构响应逆推结构参数的不确定性是

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本文编号：686390