LOGIN / Acesse o sistema

Esqueceu sua senha? Redefina aqui.

Ainda não possui uma conta? Cadastre-se aqui!

REDEFINIR SENHA

Insira o endereço de email associado à sua conta que enviaremos um link de redefinição de senha para você.

Ainda não possui uma conta? Cadastre-se aqui!

Este conteúdo é exclusivo para membros ABCM

Inscreva-se e faça parte da comunidade

CADASTRE-SE

Tem uma conta?

Torne-se um membros ABCM

Veja algumas vantagens em se manter como nosso Associado:

Acesso regular ao JBSMSE
Boletim de notícias ABCM
Acesso livre aos Anais de Eventos
Possibilidade de concorrer às Bolsas de Iniciação Científica da ABCM.
Descontos nos eventos promovidos pela ABCM e pelas entidades com as quais mmantém acordo de cooperação.
Estudantes de gradução serão isentos no primeiro ano de afiliação.
10% de desconto para o Associado que pagar anuidade anntes de completar os 12 meses da última anuidade paga.
Desconto na compra dos livros da ABCM, entre eles: "Engenharia de Dutos" e "Escoamento Multifásico".
CADASTRE-SE SEGUIR PARA O VIDEO >

Tem uma conta?

Eventos Anais de eventos

Anais de eventos

COBEM 2019

25th International Congress of Mechanical Engineering

STRUCTURAL DAMAGE IDENTIFICATION IN BEAMS WITH A NEW ADAPTIVE POPULATION-BASED MARKOV CHAIN MONTE CARLO METHOD

Submission Author: Josiele da Silva Teixeira , RJ , Brazil
Co-Authors: Josiele da Silva Teixeira, Leonardo Stutz, Antônio Silva Neto, Diego Knupp
Presenter: Josiele da Silva Teixeira

doi://10.26678/ABCM.COBEM2019.COB2019-1265

 

Abstract

The formulation and solution of the inverse problem of structural damage identification is addressed in the present work, built on the Bayesian approach. A cohesion field, spatially discretized by the finite element method, is considered in order to continuously describes the damage state of the structure. The inverse problem of damage identification is formulated from the Bayesian point of view, whose objective is to estimate the posterior probability densities of the nodal cohesion parameters. The standard Markov Chain Monte Carlo method (MCMC) and a proposed adaptive population-based MCMC method are considered in order to approximate the posterior probability distributions of the parameters of interest. In this approach, prior information on the sought parameters can be used and the uncertainties concerning the measured data can be quantified in the estimation of the cohesion parameters. A simply supported Euler–Bernoulli beam is considered to assess, by means of numerical simulations, the proposed approach.

Keywords

Inverse problems, Damage Identification, Bayesian inference, Markov Chain Monte Carlo Methods

 

DOWNLOAD PDF

 

‹ voltar para anais de eventos ABCM