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Interval Identification of Structural Parameters Using Interval Deviation Degree and Monte Carlo Simulation

机译：间隔偏差度和蒙特卡罗模拟的结构参数的间隔识别

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This paper is devoted to the interval identification of structural parameters in the aspect of uncertainty propagation and uncertainty quantification. The accurate interval estimation of structural responses can be efficiently obtained by application of Monte Carlo (MC) simulation combined with surrogate models. By means of the concept of interval length, a novel quantitative metric named as interval deviation degree (IDD) is constructed to characterize the disagreement of interval distributions between analytical modal data and measured modal data. The nominal values and interval radii of the system parameters are well estimated by solving two optimization problems. Finally, numerical and experimental case studies are given to illustrate the feasibility of the proposed method in the interval identification of structural parameters.
机译：本文致力于在不确定传播和不确定性量化方面的结构参数的间隔识别。 通过应用Monte Carlo（MC）仿真与代理模型相结合，可以有效地获得结构响应的准确间隔估计。 借助于间隔长度的概念，构建名为间隔偏差度（IDD）的新型定量度量，以表征分析模态数据和测量模态数据之间的间隔分布的分歧。 通过解决两个优化问题，系统参数的标称值和间隔半径估计很好。 最后，给出了数值和实验性案例研究以说明在结构参数的间隔识别中提出的方法的可行性。

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