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首页> 外文期刊>Mechanical systems and signal processing >A sensitivity-based one-parameter-at-a-time model updating method
【24h】

A sensitivity-based one-parameter-at-a-time model updating method

机译：基于灵敏度的一次参数一次模型更新方法

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摘要

This paper is interested in model updating problems which consists in identifying optimal values of model parameters by comparing the model outputs with the experimental outputs. Such a problem generally yields a challenging multivariate inverse problem to be solved in high dimension. The high-dimensionality requires the use of a global optimization algorithm in order the explore efficiently the parameters space. In this paper we propose an alternative algorithm which allows each model parameters to be identified separately and sequentially by solving separated univariate inverse problems. For each parameter, a devoted inverse problem is introduced by identifying an output which is sensitive to this parameter only, the sensitivity being quantified using Sobol indices. The proposed method is illustrated through a three-storey structure for which experimental measurements are collected. Crown Copyright (C) 2018 Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：本文对模型更新问题感兴趣，该问题包括通过将模型输出与实验输出进行比较来确定模型参数的最佳值。这样的问题通常产生具有挑战性的多元反问题，需要在高维度上解决。高维要求使用全局优化算法，以便有效地探索参数空间。在本文中，我们提出了一种替代算法，该算法允许通过解决分离的单变量反问题来分别和顺序地识别每个模型参数。对于每个参数，通过识别仅对该参数敏感的输出来引入专门的反问题，使用Sobol指数对灵敏度进行量化。通过三层结构说明了所提出的方法，针对该结构收集了实验测量值。 Crown版权所有（C）2018，由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。

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