贝叶斯有限元模型更新中的采样技术
摘要：有限元模型（FEM）更新领域的最新论文强调了贝叶斯技术的好处。贝叶斯方法旨在处理与复杂系统相关的不确定性，这是发展和更新FEM的主要问题。本文重点介绍了在涉及复杂结构动力模型时实施任何贝叶斯方法的复杂性和挑战。在这种系统中，分析贝叶斯公式可能无法以分析形式存在；因此，导致使用数值方法，即采样方法。然后，主要的挑战是确定模型参数空间的有效采样。在本文中，通过更新结构梁模型来测试三种采样技术，Metropolis-Hastings（MH）算法，切片采样和混合蒙特卡洛（HMC）技术。调研了每种技术在使用贝叶斯方法时实施FEM更新问题时的效率和限制。当选择Young's模量作为更新参数时，MH和HMC技术的表现优于切片采样。当更新区面惯性和截面积时，HMC方法比MH和切片采样技术给出更好的结果。
作者：I. Boulkaibet, T. Marwala, L. Mthembu, M. I. Friswell, S. Adhikari
论文ID：1110.3382
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2011-10-18