Estimação de parâmetros de sistemas dinâmicos contínuos usando Inferência Bayesiana

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Autor(es): dc.contributorMachado, Marcela Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorvcarolinaduarte@gmail.com-
Autor(es): dc.creatorDuarte, Vitória Carolina Silva-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-08-15T13:39:06Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-08-15T13:39:06Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-23-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-23-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-23-
Data de envio: dc.date.issued2022-03-18-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.unb.br/handle/10482/43962-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/713637-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2022.-
Descrição: dc.descriptionTécnicas de problemas inversos têm sido amplamente aplicadas em muitas áreas, incluindo biomédica, processamento de sinais, processamento de imagens, aplicação de engenharia, entre outras. Na aplicação prática, o problema inverso visa converter as medições observadas ou os dados adquiridos em conjunto com o conhecimento prévio do sistema numa informação desejada, por exemplo, propriedades dos materiais, geometria, localizações de anomalias, entre outras. Este trabalho visa estimar as propriedades do material e o fator de amortecimento de vigas e cabo metálicos utilizando a técnica da Inferência Bayesiana. São apresentados múltiplos estudos para analisar o significado estatístico das capturas para os cenários, fazendo uma análise crítica entre uma solução via Inferência Bayesiana ligada à minimização da função objetiva com métodos estocásticos. Aplicou-se através de estratégias estocásticas os métodos da Máxima Verossimilhança (MLE), os Mínimos Quadrados (LSE) e Monte Carlo Markov Chain (MCMC) implementado com o algoritmo Metropolis-Hastings (MH). Os resultados demonstraram a eficácia da inferência Bayesiana para realizar a estimativa de parâmetros utilizando a resposta dinâmica dessas estruturas.-
Descrição: dc.descriptionInverse problem techniques have been widely applied in many other areas, including biomedical, signal processing, image processing, engineering application. In practical application the inverse problem aiming to convert observed measurements or data acquired together to the prior knowledge of the system into a desired information, e.g., material properties, geometry, locations of anomalies, among others. The present papers aim to estimate the material properties and damping factor using Bayesian Inference technique of metal beams and cable. Multiples studies are presented to analyses the statistical significance of the catches for the settings, making a critical analysis between a solution via Bayesian Inference linked to minimizing the objective function with stochastic methods. It applied through stochastic strategies as the Maximum Likelihood (MLE), Least Squares (LSE) and Markov Chains Monte Carlo (MCMC), implemented with the Metropolis-Hastings algorithm (MH). The results demonstrated the efficacy of Bayesian inference to perform parameter estimation using the dynamic response of the beams.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectInferência bayesiana-
Palavras-chave: dc.subjectMétodo da máxima verossimilhança-
Palavras-chave: dc.subjectMétodo de Monte Carlo Markov Chain-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas contínuos-
Palavras-chave: dc.subjectDinâmica-
Título: dc.titleEstimação de parâmetros de sistemas dinâmicos contínuos usando Inferência Bayesiana-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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