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J-GLOBAL ID：201802237175737389   整理番号：18A0239360

構造モデル更新のための多重解像度Bayesノンパラメトリック一般回帰【Powered by NICT】

Multiresolution Bayesian nonparametric general regression for structural model updating

著者 (2件)： Yuen Ka-Veng (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Macau, Macau, China) ,  Ortiz Gilberto A. (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Macau, Macau, China)
資料名： Structural Control and Health Monitoring  (Structural Control and Health Monitoring)
巻： 25  号： 2  ページ： ROMBUNNO.2077  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2752A  ISSN： 1545-2255  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重解像度Bayesノンパラメトリック一般回帰(MR BNGR),新しいBayes法はモードデータを用いた構造モデル更新,同定された固有振動数とモード形状を提案した。この方法では,モデル更新問題はモードデータ構造パラメータへの非線形回帰問題として提起した。提案した方法は,ノンパラメトリック,このマッピングのあらわな関数形式を必要としない。代わりに,その関係をモデル化適応的に入出力データを利用した。その多重解像度特性は最適点を探索する段階で重要な領域にズームを可能にした。さらに,推定不確実性を定量化することができた。MR BNGRネットワークの訓練は非常に直接的で,計算的に経済的である。20階建てのせん断型建物と三次元トラスの例を提案したMR BNGR法の能力を実証した,その結果は,この新しい方法の有効性を確認した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 固有振動数 ,  三次元 ,  ネットワーク ,  モデリング ,  構造パラメータ ,  トラス ,  不確実性 ,  *ノンパラメトリック法 ,  Bayes推定 ,  剪断
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  振動モード形 ,  Bayes法 ,  *多重解像度 ,  *モデル更新 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayes推論 ,  一般回帰 ,  モードデータ ,  モデルの更新 ,  ノンパラメトリック法 ,  構造ヘルスモニタリング

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル更新 ,  多重解像度 ,  ノンパラメトリック