Resumen

Este artículo trata de la identificación de cargas estocásticas aplicadas a un sistema dinámico no lineal para el que se dispone de unas pocas respuestas experimentales utilizando un modelo computacional incierto. Las incertidumbres son inducidas por el uso de un modelo computacional simplificado para predecir las respuestas del sistema real. En el modelo computacional simplificado se aplica un enfoque probabilístico no paramétrico tanto de las incertidumbres de los parámetros como de las incertidumbres del modelo para tener en cuenta las incertidumbres. El nivel de incertidumbre se determina mediante el método de máxima verosimilitud. El modelo computacional simplificado estocástico identificado que se obtiene se utiliza a continuación para realizar la identificación de las cargas estocásticas aplicadas al sistema dinámico no lineal real. Se presenta una validación numérica de la metodología completa.

• Materias:Análisis Matemático Algebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:modelo computacional simplificado, cargas estocásticas, sistema dinámico no lineal real, pocas respuestas experimentales, método de máxima verosimilitud, sistema dinámico no lineal, enfoque probabilístico no paramétrico, modelo computacional incierto, identificación, cuenta de incertidumbres
• Keywords:simplified computational model, stochastic loads, real nonlinear dynamical system, few experimental responses, maximum likelihood method, nonlinear dynamical system, nonparametric probabilistic approach, uncertain computational model, identification, account uncertainties