Variational Inference for Nonlinear Structural Identification
Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 260
This Paper With 14 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JACM-7-0_019
تاریخ نمایه سازی: 20 مرداد 1400
Abstract:
Research interest in predictive modeling within the structural engineering community has recently been focused on Bayesian inference methods, with particular emphasis on analytical and sampling approaches. In this study, we explore variational inference, a relatively unknown class of Bayesian inference approaches which has potential to realize the computational speed, accuracy, and scalability necessary for structural health monitoring applications. We apply this method to the predictive modeling of a simulated Bouc-Wen system subject to base vibration and compare the performance of this inference approach to that of the unscented Kalman filter. From this investigation, we find that though variational inference is more computationally intensive than the unscented Kalman filter, it exhibits superior performance and flexibility.
Keywords:
Authors
Alana Lund
Doctoral Candidate, Lyles School of Civil Engineering, Purdue University, ۱۰۴۰ S. River Road, West LaFayette, IN, ۴۷۹۰۷, USA
Ilias Bilionis
Associate Professor, School of Mechanical Engineering, Purdue University, ۵۸۵ Purdue Mall, West Lafayette, ۴۷۹۰۷, USA
Shirley J. Dyke
Professor, Lyles School of Civil Engineering and School of Mechanical Engineering, , Purdue University, ۵۸۵ Purdue Mall, West Lafayette, ۴۷۹۰۷, USA
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :