Online probabilistic model class selection and joint estimation of structures for post-disaster monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Online selection of the appropriate model and identifying its parameters based on measured vibrational data are among the challenging issues in dynamic system identification. After a severe earthquake, quick monitoring and assessment of structural health status play a crucial role in effective critical risk management for the building owners and decision-makers. The Bayesian multiple modeling approach is a suitable tool for optimal model class selection, which is used in this article mainly for improving data fitting precision, decreasing dimensions of structural unknown vector through removing unnecessary parameters, detecting the occurrence and type of predominant phenomenon related to degradation and pinching, and finally increasing stability and convergence rate of the used identification algorithm. In this study, a reliable and effective time-domain method is proposed for online probabilistic model class selection and joint estimation of structures using the central difference Kalman filter and Bayesian multiple modeling approach. Also, in contrast to existing studies, the performance and efficiency of the proposed algorithm are investigated in nonlinear system identification with a large number of unknowns. The proposed algorithm is implemented on three moment-frame buildings with 8, 54, and 60 unknowns. In addition, a numerical example is provided to analyze the case in which the exact model is not among the plausible models. To verify the performance of the hybrid identification method, robust simulations with synthetic measurement noises and modeling errors were generated using the Monte Carlo random simulation method. The result shows the method can be used to simultaneously select the optimal model class and identify its unknown states and parameters in an online manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».