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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明提出基于深度高斯过程和贝叶斯优化算法的结构非线性模型快速更新方法。该方法采用深度高斯过程模型建立结构非线性模型更新问题中目标函数的概率代理模型，结合后验深度高斯过程模型的预测以及不确定性量化信息建立采集函数，以指导结构非线性模型更新目标函数的优化进程。深度高斯过程具有层次高斯过程的结构，能够更好地对结构非线性模型更新的目标函数进行先验相关性建模，从而提供更好的预测和不确定性量化性能。本发明能够在少数次数的数值模型分析中解决结构非线性模型更新问题，从而有效提高了模型更新的计算效率，减少了计算时间，具有很好的工程应用价值。
主权项：1.基于深度高斯过程和贝叶斯优化算法的结构非线性模型快速更新方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一、根据结构已有图纸，建立初始的结构数值模型，并通过在结构上安装的监测系统，获得结构实测响应数据；步骤二、选取待更新结构参数及其变化范围并基于结构实测数据与结构数值模型的预测数据构造待优化的目标函数其标准表达式为： 在待优化目标函数中，ziθ分别表示结构实测的和数值模型对应预测的响应，Nq表示实际观测点的个数；步骤三、利用深度高斯过程和贝叶斯优化算法，对步骤二所构建的结构非线性模型的目标函数进行优化，获取最优的参数组合θopt，以实现对结构数值模型的更新；步骤四、根据最优参数组合θopt进行数值计算，以获取更新后的基准结构数值模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于深度高斯过程和贝叶斯优化算法的结构非线性模型快速更新方法
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