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快速模型更新耦合贝叶斯推理和PGD模型约简。 (英语) Zbl 1469.74121号

摘要:本文重点研究了一种用于实时识别和更新数值模型的耦合贝叶斯正确广义分解(PGD)方法。目的是使用贝叶斯推理理论的最一般情况来解决逆问题和处理不同的不确定性来源(测量和模型误差、随机参数)。为了以合理的CPU成本实现这一点,其思想是用PGD简化模型取代蒙特卡罗采样的直接模型,在某些情况下,直接从获得的分析公式计算概率密度函数。该程序首先应用于更新确定性参数的焊接控制示例。在第二个应用中,通过胶合装配实例研究了随机参数的识别。

MSC公司:

74S60系列 应用于固体力学问题的随机和其他概率方法
74M15型 接触固体力学
74F05型 固体力学中的热效应

软件:

DDDAS系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部 哈尔

参考文献:

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