本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯推理的隨機模型修正方法

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【摘要】：為了解決常規(guī)優(yōu)化方法存在的梯度計算困難、病態(tài)、非唯一解等問題,采用貝葉斯方法來實現(xiàn)隨機模型修正,同時為了加快貝葉斯方法推斷修正參數(shù)的后驗概率密度的速度,將高斯過程替代模型技術(shù)和基于延緩拒絕自適應(yīng)的Metropolis(DRAM)算法的先進(jìn)馬爾科夫鏈蒙特卡羅(MCMC)方法用于貝葉斯推斷,最后,用一斜拉人行橋?qū)嵗齺眚炞C基于貝葉斯推理的隨機模型修正方法。結(jié)果表明:貝葉斯方法的修正結(jié)果與實測結(jié)果吻合較好,驗證了基于貝葉斯推理的隨機模型修正方法的可行性。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)土木與水利工程學(xué)院;中南大學(xué)土木工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 橋梁工程 參數(shù)不確定性量化 貝葉斯方法 隨機模型修正 高斯過程模型 基于方差的全局靈敏度分析
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51508144,51278163,51078357,51478472) 中國博士后科學(xué)基金項目(2015M581981) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金項目(JZ2015HGBZ0098,JZ2015HGQC0215) 安徽省自然科學(xué)基金項目(1608085QE118)
【分類號】：U441;U446
【正文快照】： 0引言結(jié)構(gòu)在制作和安裝過程中,制造容差和裝配磨損會導(dǎo)致結(jié)構(gòu)參數(shù)不確定;在服役過程中,老化損傷、環(huán)境侵蝕、溫度的熱脹冷縮等也會導(dǎo)致結(jié)構(gòu)參數(shù)發(fā)生變化。量化結(jié)構(gòu)參數(shù)的不確定性對預(yù)測結(jié)構(gòu)行為、評估結(jié)構(gòu)健康狀況等具有重要意義。根據(jù)實測的結(jié)構(gòu)響應(yīng)逆推結(jié)構(gòu)參數(shù)的不確定性是

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