Resumen

El modelo no lineal es crucial para preparar, supervisar y analizar el sistema mecánico. En este trabajo, se estudia un nuevo procedimiento de identificación no paramétrico y sólo de salida para el amortiguamiento no lineal. Introduciendo el concepto de espacio de estado estocástico, formulamos un problema inverso estocástico para un amortiguamiento no lineal. La solución del problema inverso estocástico se diseña como expresión probabilística a través de la formulación jerárquica bayesiana considerando diversas incertidumbres como la insuficiencia de información en el parámetro de interés o errores en la medida. El espacio de probabilidad se estima mediante el método de Monte Carlo en cadena de Markov (MCMC). La aplicabilidad del método propuesto se demuestra mediante un experimento numérico y una aplicación particular a un problema realista relacionado con el movimiento de balanceo de un buque.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:problema inverso estocástico, amortiguación no lineal, cadena de markov monte carlo, formulación bayesiana jerárquica, único procedimiento de identificación, movimiento de balanceo del buque, espacio de estados estocástico, insuficiencia de información, sistema mecánico, nuevo no paramétrico
• Keywords:stochastic inverse problem, nonlinear damping, markov chain monte carlo, hierarchical bayesian formulation, only identification procedure, ship roll motion, stochastic state space, information insufficiency, mechanical system, new nonparametric