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基于敏感性分析的降参模型更新混合模拟方法
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作者 陈再现 刘铖 +2 位作者 王纪伟 钟炜彭 李明刚 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期877-884,共8页
针对敏感性分析在识别参数数目过多时存在识别效率较低甚至无法分析的问题,引入分类敏感性分析和分阶段模型更新,提出基于敏感性分析的降参模型更新混合模拟方法,从而大幅降低分析和更新的参数数目,提升参数识别效率.以钢框架模型为例,... 针对敏感性分析在识别参数数目过多时存在识别效率较低甚至无法分析的问题,引入分类敏感性分析和分阶段模型更新,提出基于敏感性分析的降参模型更新混合模拟方法,从而大幅降低分析和更新的参数数目,提升参数识别效率.以钢框架模型为例,选择8个模型参数,分别采用2种降参策略,讨论以不同敏感性占比作为核心参数选择标准时的降参模型更新混合模拟效果.数值模拟结果表明:不同策略下的模型更新误差差距在0.5%以内;采用分类、分阶段降参策略与全参数策略相比,参数识别的运算量减小,收敛步数大幅减少,验证了所提方法提升混合模拟参数识别速度的可行性与有效性. 展开更多
关键词 混合模拟 类敏感性 分阶段模型更新 参数识别 均匀设计
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