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环境激励下的Bayesian SFFT模态参数识别法及不确定性量化研究
1
作者
郭琦
张卓
蒲广宁
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第23期194-202,共9页
针对传统Bayesian模态参数识别方法存在识别结果不确定性和量化指标单一的问题,提出了贝叶斯缩放快速傅里叶变换(Bayesian scaled fast Fourier transform,Bayesian SFFT)模态参数识别法,通过求解四维数值的优化,得到模态参数的最佳估值...
针对传统Bayesian模态参数识别方法存在识别结果不确定性和量化指标单一的问题,提出了贝叶斯缩放快速傅里叶变换(Bayesian scaled fast Fourier transform,Bayesian SFFT)模态参数识别法,通过求解四维数值的优化,得到模态参数的最佳估值,并采用蒙特卡罗抽样的方法得到后验协方差矩阵和信息熵,实现对识别结果进行双重不确定性量化的目的。最后,通过数值模拟与工程应用验证了该方法的有效性,并研究了频带宽度系数k对识别结果的影响以及对比了变异系数与信息熵的量化效果。结果表明,将频带宽度系数k限制在7~9之间能够确保误差与不确定性的平衡;在阻尼比识别结果的量化中,信息熵的量化效果优于变异系数的量化效果。
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关键词
模态参数识别
不确定性量化
贝叶斯缩放快速傅里叶变换(
bayesian
sfft
)
蒙特卡罗抽样
频带宽度系数
变异系数
信息熵
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职称材料
基于Metropolis抽样的非线性反演方法
被引量：
14
2
作者
王保丽
孙瑞莹
+1 位作者
印兴耀
张广智
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期111-117,17,共7页
基于Metropolis抽样的非线性反演应用贝叶斯理论框架,是一种基于蒙特卡洛的非线性反演方法,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率。首先通过快速傅里叶滑动平均模拟算法(FFTMA)和逐渐变形算法(GDM)得到基于地质统...
基于Metropolis抽样的非线性反演应用贝叶斯理论框架,是一种基于蒙特卡洛的非线性反演方法,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率。首先通过快速傅里叶滑动平均模拟算法(FFTMA)和逐渐变形算法(GDM)得到基于地质统计学的先验信息;进而构建似然函数;最后利用Metropolis算法对后验概率密度进行抽样,得到反演问题的解。其中FFT-MA模拟作为一种高效的频率域模拟方法,融入GDM更新算法之后,可以在保持模拟空间结构不变的前提下,连续修改储层模型,保证反演结果有效地收敛,直至满足实际观测地震记录。模型试算和实际数据处理结果表明:基于Metropolis抽样的非线性反演可以提供合理的弹性参数信息,尤其是提高纵波速度的分辨率,即使信噪比较小时,仍然可以反演出合理的弹性参数信息,从而证明了该方法的有效性;当不考虑噪声时,纵、横波阻抗的反演分辨率较弹性参数本身的反演分辨率更高。
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关键词
FFT-MA
GDM
贝叶斯理论
非线性反演
高分辨率
Metropolis抽样
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职称材料
题名
环境激励下的Bayesian SFFT模态参数识别法及不确定性量化研究
1
作者
郭琦
张卓
蒲广宁
机构
西安建筑科技大学土木工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第23期194-202,共9页
基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(2023-JC-YB-286)。
文摘
针对传统Bayesian模态参数识别方法存在识别结果不确定性和量化指标单一的问题,提出了贝叶斯缩放快速傅里叶变换(Bayesian scaled fast Fourier transform,Bayesian SFFT)模态参数识别法,通过求解四维数值的优化,得到模态参数的最佳估值,并采用蒙特卡罗抽样的方法得到后验协方差矩阵和信息熵,实现对识别结果进行双重不确定性量化的目的。最后,通过数值模拟与工程应用验证了该方法的有效性,并研究了频带宽度系数k对识别结果的影响以及对比了变异系数与信息熵的量化效果。结果表明,将频带宽度系数k限制在7~9之间能够确保误差与不确定性的平衡;在阻尼比识别结果的量化中,信息熵的量化效果优于变异系数的量化效果。
关键词
模态参数识别
不确定性量化
贝叶斯缩放快速傅里叶变换(
bayesian
sfft
)
蒙特卡罗抽样
频带宽度系数
变异系数
信息熵
Keywords
modal parametric identification
uncertainty quantification
bayesian
scaled
fast
fourier
transform
(
bayesian
sfft
)
Monte Carlo sampling
bandwidth coefficient
variation coefficient
information entropy
分类号
U441 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于Metropolis抽样的非线性反演方法
被引量：
14
2
作者
王保丽
孙瑞莹
印兴耀
张广智
机构
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期111-117,17,共7页
基金
国家"973"项目(2013CB228604)
国家科技重大专项(2011ZX05009)
+3 种基金
国家自然科学基金项目(41204085)
山东省自然科学基金项目(ZR2011DQ013)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(13CX02040A)
中国石化地球物理重点实验室项目(WTYJY-WX2013-04-07)联合资助
文摘
基于Metropolis抽样的非线性反演应用贝叶斯理论框架,是一种基于蒙特卡洛的非线性反演方法,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率。首先通过快速傅里叶滑动平均模拟算法(FFTMA)和逐渐变形算法(GDM)得到基于地质统计学的先验信息;进而构建似然函数;最后利用Metropolis算法对后验概率密度进行抽样,得到反演问题的解。其中FFT-MA模拟作为一种高效的频率域模拟方法,融入GDM更新算法之后,可以在保持模拟空间结构不变的前提下,连续修改储层模型,保证反演结果有效地收敛,直至满足实际观测地震记录。模型试算和实际数据处理结果表明:基于Metropolis抽样的非线性反演可以提供合理的弹性参数信息,尤其是提高纵波速度的分辨率,即使信噪比较小时,仍然可以反演出合理的弹性参数信息,从而证明了该方法的有效性;当不考虑噪声时,纵、横波阻抗的反演分辨率较弹性参数本身的反演分辨率更高。
关键词
FFT-MA
GDM
贝叶斯理论
非线性反演
高分辨率
Metropolis抽样
Keywords
fast
fourier
transform
moving average(FFT-MA),gradual deformation method(GDM),
bayesian
theory,nonlinear inversion,high-resolution,Metropolis sampling
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
环境激励下的Bayesian SFFT模态参数识别法及不确定性量化研究
郭琦
张卓
蒲广宁
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Metropolis抽样的非线性反演方法
王保丽
孙瑞莹
印兴耀
张广智
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2015
14
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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