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基于物理信息的机器学习对非线性钢刚性框架结构地震响应预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
基于高斯过程回归的概率物理信息机器学习框架，适用于不完整和受污染的数据，可以用于考虑测量系统噪声的自然正则化方法。该框架的应用包括验证设计模型和假设，以及辅助损伤检测和结构健康监测的预测。
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关键要点
- 基于高斯过程回归的概率物理信息机器学习框架适用于不完整和受污染的数据。
- 该框架考虑测量系统噪声的自然正则化方法。
- 通过测量挠度、速度或加速度来重建动力学力。
- 推测了格陵兰东桥的空气动力学响应，结果显示动态负荷预测一致性良好。
- 框架可用于计算全局响应和内部力。
- 应用包括验证设计模型和假设，以及辅助损伤检测和结构健康监测的预测。
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