[發明專利]考慮模型選擇不確定性的裂紋檢出概率評估方法有效
| 申請號: | 202010420833.9 | 申請日: | 2020-05-18 |
| 公開(公告)號: | CN111598170B | 公開(公告)日: | 2022-04-22 |
| 發明(設計)人: | 何晶靖;高晨竣 | 申請(專利權)人: | 北京航空航天大學 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06F30/15;G06F119/04 |
| 代理公司: | 成都方圓聿聯專利代理事務所(普通合伙) 51241 | 代理人: | 宋紅賓 |
| 地址: | 100191*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 考慮 模型 選擇 不確定性 裂紋 檢出 概率 評估 方法 | ||
1.考慮模型選擇不確定性的裂紋檢出概率評估方法,其特征在于,包括以下步驟:
(1)通過對材料或部件進行疲勞試驗,記錄通過光學方式得到的實際損傷情況,以及通過無損檢測方式得到的與損傷有關的信號;
(2)從信號數據中提取n個損傷敏感特征,基于物理知識給出N個損傷敏感特征模型;
(3)在現有數據中預留出獨立的一部分供后續使用,根據其余數據采用回歸分析或極大似然估計的方法得到模型擬合參數的先驗分布估計值,使用先前預留的數據中的若干組對得到的模型有效性進行驗證;
(4)使用目標結構的實測數據點用于后續更新,通過先導采樣仿真的方式對擬合參數的后驗統計分布情況進行估計;
(5)使用可逆跳轉MCMC抽樣對擬合參數及擬合模型本身的概率分布進行貝葉斯更新;
(6)從抽樣結果得到模型的后驗概率分布,從中計算得到貝葉斯因子,參照Jeffreys判據對各個模型預測能力的優劣進行判別,結果較為顯著的模型被證明有較高的實踐價值進行融合;
(7)通過先前預留的數據判斷預測效果是否有誤,驗證無誤的情況下,對先前可逆跳轉MCMC抽樣獲得的每一個樣本生成POD曲線,設置置信區間和均值,得到融合模型的POD曲線,而置信區間包含了來自模型參數與模型選擇的不確定性。
2.根據權利要求1所述的考慮模型選擇不確定性的裂紋檢出概率評估方法,其特征在于,步驟(7)中,取上下95%的分位數作為置信水平0.05的置信邊界,50%分位數作為均值。
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