Resumen

Dado que las características numéricas estadísticas suelen ser necesarias en la identificación de daños basada en la probabilidad y la evaluación de la seguridad de estructuras de material gradado funcionalmente (FGM), se presenta un método computacional inverso basado en la actualización del modelo estocástico para identificar las estadísticas de segundo orden (medias y varianzas) de las propiedades del material, así como la distribución de los constituyentes para estructuras FGM dañadas con incertidumbres en el material, utilizando parámetros modales medibles de las estructuras. Se emplea un método de optimización basado en la truncación de regiones para simplificar el proceso computacional en la actualización del modelo estocástico. Con el fin de implementar la propagación hacia adelante de las incertidumbres requeridas en la actualización del modelo estocástico y evitar errores grandes que resulten en la no convergencia del proceso de iteración, se propone un algoritmo para calcular la covarianza entre los parámetros modales y los parámetros identificados para estructuras FGM dañadas. El

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Estadística; Características numéricas; Actualización de modelos estocásticos; Propiedades de materiales; Parámetros modales medibles; Estructuras de FGM dañadas
• Keywords:Statistic; Numerical characteristics; Stochastic model updating; Material properties; Measurable modal parameters; Damaged FGM structures