基于动力学数据的结构刚度贝叶斯辨识方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 本文研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 有限元模型修正方法 | 第11-15页 |
| 1.2.1 直接法 | 第12页 |
| 1.2.2 迭代法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 代理模型法 | 第13-14页 |
| 1.2.4 贝叶斯方法 | 第14-15页 |
| 1.3 有限元模型修正的一般步骤 | 第15-19页 |
| 1.3.1 试验测试 | 第15-17页 |
| 1.3.2 相关性分析 | 第17页 |
| 1.3.3 模型匹配 | 第17-18页 |
| 1.3.4 目标函数与收敛准则 | 第18-19页 |
| 1.4 有限元模型修正的应用 | 第19-20页 |
| 1.4.1 结构损伤识别与状态监测 | 第19页 |
| 1.4.2 模型确认 | 第19-20页 |
| 1.4.3 材料性能辨识 | 第20页 |
| 1.5 本文的研究目的 | 第20-21页 |
| 1.5.1 装配状态评价 | 第20-21页 |
| 1.5.2 残余应力场无损检测 | 第21页 |
| 1.5.3 误差和表面形貌预测 | 第21页 |
| 1.6 本文的主要工作 | 第21-23页 |
| 2 基于贝叶斯方法的结构刚度参数识别 | 第23-37页 |
| 2.1 贝叶斯方法 | 第23-26页 |
| 2.1.1 贝叶斯定理 | 第23-24页 |
| 2.1.2 马尔科夫蒙特卡洛抽样算法 | 第24-26页 |
| 2.2 问题描述 | 第26-28页 |
| 2.2.1 数值模型 | 第26页 |
| 2.2.2 试验数据 | 第26-28页 |
| 2.3 反演算法 | 第28-31页 |
| 2.3.1 参数的后验分布 | 第28-30页 |
| 2.3.2 蒙特卡洛抽样算法 | 第30-31页 |
| 2.4 数值算例 | 第31-36页 |
| 2.4.1 质量-弹簧系统 | 第31-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 结构刚度参数的稀疏化建模与识别 | 第37-52页 |
| 3.1 参数的数学模型 | 第37页 |
| 3.2 Bayesian-Lasso方法 | 第37-40页 |
| 3.2.1 Lasso思想及算法 | 第37-38页 |
| 3.2.2 Bayesian-Lasso稀疏先验 | 第38-40页 |
| 3.3 反演算法 | 第40-43页 |
| 3.3.1 参数后验分布 | 第40-42页 |
| 3.3.2 蒙特卡洛抽样算法 | 第42-43页 |
| 3.4 数值算例 | 第43-51页 |
| 3.4.1 质量-弹簧系统 | 第43-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 结构刚度参数场辨识期望最大化方法 | 第52-69页 |
| 4.1 期望最大化算法简介 | 第52-53页 |
| 4.2 参数反演 | 第53-60页 |
| 4.2.1 反演算法 | 第54-57页 |
| 4.2.2 数值算例 | 第57-60页 |
| 4.3 随机场先验信息 | 第60-67页 |
| 4.3.1 高斯随机场模型 | 第61页 |
| 4.3.2 参数后验分布 | 第61-63页 |
| 4.3.3 反演算法 | 第63页 |
| 4.3.4 二维梁结构 | 第63-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 5 结论与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 主要结论 | 第69-70页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第78页 |
