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基于稀疏Bayes学习算法的无约束结构荷载重构方法
1
作者
陈先智
周新元
+1 位作者
曾耀祥
张亚辉
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2023年第8期931-943,共13页
为快速准确重构含有未知初始条件的无约束结构外激励,提出了一种基于稀疏Bayes学习算法的荷载重构方法.结合函数拟合的思想建立控制方程,以噪声服从Gauss分布为先验,在Bayes模型中使用快速算法,稀疏重构未知荷载.为合理表达分段拟合中...
为快速准确重构含有未知初始条件的无约束结构外激励,提出了一种基于稀疏Bayes学习算法的荷载重构方法.结合函数拟合的思想建立控制方程,以噪声服从Gauss分布为先验,在Bayes模型中使用快速算法,稀疏重构未知荷载.为合理表达分段拟合中的初始条件,提出了改进的分段拟合手段,以上一分段末状态响应作为可能初始条件,并辅以低阶振型作为初始位移和初始速度的补充.算例以简化运载火箭模型为研究对象,考虑不同等级噪声和不同初始条件表达形式的影响,验证方法的精度和效率.
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关键词
函数
拟
合
稀疏Bayes学习算法
改进分段拟合
荷载重构
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题名
基于稀疏Bayes学习算法的无约束结构荷载重构方法
1
作者
陈先智
周新元
曾耀祥
张亚辉
机构
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
北京宇航系统工程研究所
出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2023年第8期931-943,共13页
基金
国家自然科学基金项目(12032008)。
文摘
为快速准确重构含有未知初始条件的无约束结构外激励,提出了一种基于稀疏Bayes学习算法的荷载重构方法.结合函数拟合的思想建立控制方程,以噪声服从Gauss分布为先验,在Bayes模型中使用快速算法,稀疏重构未知荷载.为合理表达分段拟合中的初始条件,提出了改进的分段拟合手段,以上一分段末状态响应作为可能初始条件,并辅以低阶振型作为初始位移和初始速度的补充.算例以简化运载火箭模型为研究对象,考虑不同等级噪声和不同初始条件表达形式的影响,验证方法的精度和效率.
关键词
函数
拟
合
稀疏Bayes学习算法
改进分段拟合
荷载重构
Keywords
function fitting
sparse Bayesian learning algorithm
modified piecewise fitting
load reconstruction
分类号
O32 [理学—一般力学与力学基础]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏Bayes学习算法的无约束结构荷载重构方法
陈先智
周新元
曾耀祥
张亚辉
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2023
0
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