Sonlu Eleman Modellerinin Maksimum Olasılık Tahmini ile Güncellenmesi

Loading...

Date

Authors

Hızal, Çağlayan

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Open Access Color

GOLD

Green Open Access

No

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Publicly Funded

No
Impulse
Average
Influence
Average
Popularity
Average

relationships.isProjectOf

relationships.isJournalIssueOf

Abstract

Matematiksel yapı modellerinin titreşim verileri kullanılarak güncellenmesi konusu, son yıllarda giderek artan bir şekilde araştırmacıların ilgisini çekmektedir. Bu hususta literatüre sunulan yöntemler genel olarak deterministik ve olasılıksal olarak sınıflandırılmaktadır. Bu bağlamda hem deterministik hem de olasılıksal model güncelleme yöntemlerinin birçok varyasyonu yer almaktadır. Bu çalışmada ise maksimum olasılık tahminine dayalı alternatif bir yaklaşım sunulmaktadır. Önerilen yöntemde, modal tanılama sırasında öngörülen ölçüm hatalarının yanı sıra model hatası da boyutsuz bir Rayleigh oranı üzerinden dikkate alınmaktadır. Sisteme ait model parametreler, ölçüm ve modelleme hatalarının normal dağılım göstereceği kabulüyle oluşturulan bir olasılık yoğunluk fonksiyonu üzerinden hesaplanmaktadır. Sunulan yöntemin güvenirliği bir sayısal ve bir deneysel uygulama üzerinden değerlendirilmiştir. Elde edilen verilere göre önerilen yöntemin oldukça makul sonuçlar verdiği gözlemlenmektedir.
In recent years, the problem of vibration-based model updating of structures has been increasingly attracting the attention of researchers. In general sense, the corresponding studies available in the literature can be classified as deterministic and probabilistic methods. In this context, various implementations are available for the deterministic and probabilistic approaches. This study, however, presents an alternative approach based on the maximum likelihood estimation. In the proposed methodology, the modelling errors are considered by using a non-dimensional Rayleigh ratio, in addition to the measurement errors. System model parameters are updated via a probability density function obtained by the assumption that the measurement and modelling errors follow normal distribution. The reliability of the proposed method has been verified by one numerical and one experimental application. According to the results, it is observed that the proposed method gives rather reasonable solution. © 2021 Turkish Chamber of Civil Engineers. All rights reserved.

Description

Keywords

Maximum likelihood estimation, Modal identification, Model updating, Multiple measurement sets

Fields of Science

0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, 0201 civil engineering

Citation

WoS Q

Scopus Q

OpenCitations Logo
OpenCitations Citation Count
N/A

Volume

32

Issue

5

Start Page

11175

End Page

11196
PlumX Metrics
Citations

Scopus : 0

Captures

Mendeley Readers : 4

Page Views

540

checked on Apr 28, 2026

Downloads

174

checked on Apr 28, 2026

Google Scholar Logo
Google Scholar™
OpenAlex Logo
OpenAlex FWCI
0.0

Sustainable Development Goals

SDG data is not available