《表2 简支梁的多模型识别与GA算法结果Tab.2 Comparison of MM St-Id and GA algorithm identification results of the simp

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《基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究》

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对于关键参数Ei的包含1 000个样本模型的马尔科夫链，去除总样本前面的10%不稳定的“燃烧段”，以降低所选启动值不佳的影响；取剩下的900个抽样样本建立有限元模型库.简支梁数值算例的关键参数后验分布与多模型识别结果见图4（限于篇幅，以损伤的E2、E6为例）和表2.直方图表示关键参数后验概率的分布结果，曲线为其通过正态拟合（Histfit）后的结果.可以看出:各单元弹性模量的识别结果基本与“真实值”吻合，说明该多模型识别方法在无噪声情况下的数值模拟分析方面具有良好的识别效果.