基于稀疏贝叶斯学习和吉布斯采样的结构损伤识别研究

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基于稀疏贝叶斯学习和吉布斯采样的结构损伤识别研究

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基于稀疏贝叶斯学习和吉布斯采样的结构损伤识别研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
主要符号说明	第8-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及意义	第9-12页
1.1.1 结构损伤识别理论及方法	第9-10页
1.1.2 贝叶斯方法在结构损伤识别中的意义	第10-11页
1.1.3 稀疏贝叶斯学习在结构损伤识别中的意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状及分析	第12-14页
1.2.1 贝叶斯损伤识别方法的现状	第12-13页
1.2.2 稀疏贝叶斯学习理论的发展及其应用	第13-14页
1.3 本文主要研究内容	第14-15页
第2章贝叶斯反演理论和结构损伤识别贝叶斯建模	第15-26页
2.1 工程反问题的线性回归模型及其求解	第15-16页
2.2 模型的稀疏表达	第16-17页
2.3 贝叶斯反演理论	第17-21页
2.3.1 随机系统模型的定义	第17页
2.3.2 贝叶斯模型更新	第17页
2.3.3 贝叶斯模型选择	第17-18页
2.3.4 稀疏贝叶斯学习	第18-21页
2.4 本文结构损伤识别反问题	第21-23页
2.4.1 结构模型	第21-22页
2.4.2 测试模态数据和系统模态参数	第22页
2.4.3 损伤识别反问题的目标函数	第22-23页
2.5 本文损伤识别反问题的贝叶斯建模	第23-25页
2.5.1 结构刚度系数和系统模态参数的先验概率密度函数	第23-24页
2.5.2 结构刚度系数和系统模态参数的似然函数	第24页
2.5.3 所有不确定参数的联合后验概率密度函数	第24-25页
2.6 本章小结	第25-26页
第3章结构损伤识别的稀疏贝叶斯学习快速算法研究	第26-38页
3.1 引言	第26页
3.2 贝叶斯推理	第26-29页
3.3 基于稀疏贝叶斯学习的结构损伤识别快速算法	第29-30页
3.4 结构损伤前刚度系数识别	第30页
3.5 数值模拟算例	第30-37页
3.5.1 模型算例及损伤工况	第30-32页
3.5.2 损伤识别结果	第32-36页
3.5.3 参数β的初始值设置对贝叶斯学习效果的影响研究	第36-37页
3.6 本章小结	第37-38页
第4章损伤识别的稀疏贝叶斯学习吉布斯采样实现	第38-55页
4.1 引言	第38页
4.2 吉布斯采样方法	第38-39页
4.3 基于吉布斯采样的稀疏贝叶斯学习方法	第39-40页
4.4 参数的后验条件概率密度函数	第40-43页
4.5 吉布斯采样过程	第43-46页
4.5.1 第一种采样方法	第43-45页
4.5.2 第二种采样方法	第45-46页
4.6 数值模拟算例	第46-49页
4.6.1 第一种采样方法	第46-48页
4.6.2 第二种采样方法	第48-49页
4.7 刚度系数的后验不确定性程度对比	第49-50页
4.8 模型稀疏性的验证	第50-51页
4.9 参数β的敏感性研究	第51-53页
4.10 第一种采样方法和第二种采样方法对比	第53-54页
4.11 本章小结	第54-55页
结论	第55-56页
参考文献	第56-63页
致谢	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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