Compensation of model uncertainties in damage identification by means of the approximation error approach
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/12060 |
Resumo: | Esta dissertação apresenta uma aplicação do Approximation Error Approach (AEA), no contexto de Structural Health Monitoring (SHM). A abordagem proposta baseia-se na aplicação da Teoria Bayesiana de probabilidade na solução de problemas inversos. Tal abordagem permite corrigir a resposta prevista por um modelo através da compensação por um erro de modelagem associado usando uma formulação matemática que é relativamente simples. A aplicação de diferentes distribuições a priori para os parâmetros considerados nas simulações necessárias para o AEA ´e investigada. Resultados obtidos utilizando-se AEA e uma abordagem de mínimos quadrados são comparados. |
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Silva, Gabriel Lucas Sousa dahttp://lattes.cnpq.br/5630317194591499Rochinha, Fernando AlvesPeters, Franciane ConceiçãoCastello, Daniel Alves2020-04-29T14:06:48Z2023-11-30T03:03:57Z2018-02http://hdl.handle.net/11422/12060Esta dissertação apresenta uma aplicação do Approximation Error Approach (AEA), no contexto de Structural Health Monitoring (SHM). A abordagem proposta baseia-se na aplicação da Teoria Bayesiana de probabilidade na solução de problemas inversos. Tal abordagem permite corrigir a resposta prevista por um modelo através da compensação por um erro de modelagem associado usando uma formulação matemática que é relativamente simples. A aplicação de diferentes distribuições a priori para os parâmetros considerados nas simulações necessárias para o AEA ´e investigada. Resultados obtidos utilizando-se AEA e uma abordagem de mínimos quadrados são comparados.This work presents an application of the Approximation Error Approach (AEA) in the context of Structural Health Monitoring (SHM). Based on the Bayesian framework of statistical inversion, this approach allows one to compensate for errors caused by incorrect modeling of a physical system while still providing a relatively simple mathematical formulation. The application of different prior distributions of the unknown parameters is investigated. The AEA is compared to a traditional least-squares approach consisting of a forward model unable to compensate for modeling related errors.Submitted by Daniele Fonseca (daniele@ct.ufrj.br) on 2020-04-29T14:06:48Z No. of bitstreams: 1 GabrielLucasSousaDaSilva.pdf: 2168097 bytes, checksum: 3f3980af1d153ccabed929297bc282c7 (MD5)Made available in DSpace on 2020-04-29T14:06:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GabrielLucasSousaDaSilva.pdf: 2168097 bytes, checksum: 3f3980af1d153ccabed929297bc282c7 (MD5) Previous issue date: 2018-02engUniversidade Federal do Rio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUFRJBrasilInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de EngenhariaCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICAErro de aproximaçãoMonitoramento de saúde estruturalCompensation of model uncertainties in damage identification by means of the approximation error approachinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisabertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJORIGINALGabrielLucasSousaDaSilva.pdfGabrielLucasSousaDaSilva.pdfapplication/pdf2168097http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/12060/1/GabrielLucasSousaDaSilva.pdf3f3980af1d153ccabed929297bc282c7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81853http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/12060/2/license.txtdd32849f2bfb22da963c3aac6e26e255MD5211422/120602023-11-30 00:03:57.226oai:pantheon.ufrj.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestopendoar:2023-11-30T03:03:57Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false |
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Esta dissertação apresenta uma aplicação do Approximation Error Approach (AEA), no contexto de Structural Health Monitoring (SHM). A abordagem proposta baseia-se na aplicação da Teoria Bayesiana de probabilidade na solução de problemas inversos. Tal abordagem permite corrigir a resposta prevista por um modelo através da compensação por um erro de modelagem associado usando uma formulação matemática que é relativamente simples. A aplicação de diferentes distribuições a priori para os parâmetros considerados nas simulações necessárias para o AEA ´e investigada. Resultados obtidos utilizando-se AEA e uma abordagem de mínimos quadrados são comparados. |
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