Please wait a minute...
J4  2006, Vol. 40 Issue (5): 810-815    
论文     
基于最大熵原理的贝叶斯不确定性反分析方法
杨杰1,胡德秀1,吴中如2( 1.西安理工大学 水利水电学院, 陕西 西安 710048 ; 2.河
海大学 水利水电工程学院 ,江苏 南京 210098)
 全文: PDF 
摘要:

针对基于确定性数值模型的各种常规反分析方法未能综合考虑各种不确定性因素影响,因而难以
有效模拟复杂工程系统的不确定性特性这一不足,对工程结构系统中的不确定性反分析方法问题进行了
研究.从不确定性分析角度,把工程结构看作为不确定性系统,提出基于最大熵原理的贝叶斯不确定性反
分析方法,将信息熵理论与贝叶斯法有机结合,使不确定性反分析的系统辨识问题转换为对贝叶斯准则
函数的最优化求解问题,并通过适当的优化求解方法,实现对工程结构参数或荷载项源的反演分析.对坝
体和坝基材料参数的实例计算结果表明,该方法反演结果正确,精度高于目前常用的确定性反分析方法.

关键词: 不确定性反分析最大熵原理贝叶斯方法坝体和坝基材料参数    
出版日期: 2006-05-25
基金资助:

 国家自然科学基金资助项目(50139030);西安理工大学科学研究基金资助项目(106-210508).

作者简介: 杨杰(1971-),男,四川大邑人,博士,主要研究方向为水工结构工程、岩土工程及其安 全监控. E-mail: yjie999@xaut.edu.cn
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章  
杨杰
胡德秀
吴中如

引用本文:

杨杰 胡德秀 吴中如. 基于最大熵原理的贝叶斯不确定性反分析方法[J]. J4, 2006, 40(5): 810-815.

YANG Jie, HU De-Xiu, TUN Zhong-Ru. . J4, 2006, 40(5): 810-815.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/        http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2006/V40/I5/810

[1] 王伟, 王进, 陆国栋. 基于四阶矩估计的机器人运动可靠性分析[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(1): 1-7.
[2] 王越, 苏宏业, 邵寒山, 卢山,谢磊. 需求与公用工程不确定的生产计划与调度集成[J]. 浙江大学学报(工学版), 2017, 51(1): 57-67.
[3] 胡根生,鲍文霞,梁栋,张为. 基于SVR和贝叶斯方法的全色与多光谱图像融合[J]. J4, 2013, 47(7): 1258-1266.
[4] 姚霄雯, 蒋建群, 刘国华. 基于拱冠位移的拱坝地震易损性[J]. J4, 2013, 47(10): 1839-1845.
[5] 欧阳柳,徐进,龚小谨,刘济林. 基于不确定性分析的视觉里程计优化[J]. J4, 2012, 46(9): 1572-1579.
[6] 张庆庆, 许月萍, 张徐杰, 徐晓. 基于DRAM的水质模拟不确定性分析和风险决策[J]. J4, 2012, 46(12): 2231-2236.
[7] 廖祖维, 宣吉, 荣冈, 章建栋. 基于模糊规划的石化企业蒸汽动力系统调度优化[J]. J4, 2011, 45(4): 621-626.
[8] 钱伟, 沈国江, 孙优贤. 中立型不确定时滞系统的鲁棒稳定性[J]. J4, 2010, 44(2): 232-236.
[9] 王华, 应晶, 蒋涛. 基于审查不确定性的预见式软件自适应[J]. J4, 2010, 44(2): 213-219.
[10] 闫澍旺, 苏晓成. 反分析方法在软土地区建设人工岛的应用[J]. J4, 2010, 44(10): 1890-1896.
[11] 邓军,余忠华,吴昭同. 基于信息熵的概念设计的质量评价[J]. J4, 2009, 43(8): 1480-1484.
[12] 顾宇杰, 史治国, 李钰, 等. 基于二次采样的贝叶斯波束成形[J]. J4, 2009, 43(5): 812-816.
[13] 许旭锋, 黄民翔, 王婷婷. 基于期望值二层规划的输电线路检修计划优化[J]. J4, 2009, 43(11): 2067-2072.
[14] 茅僰 应祖光 朱位秋. 不确定结构非线性随机最优控制的鲁棒性[J]. J4, 2008, 42(7): 1101-1105.
[15] 陈宁宁 朱轶强 蒋静坪. 基于Internet的网络控制系统H∞鲁棒控制[J]. J4, 2007, 41(2): 249-253.