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基于物理信息的高斯过程用于 Timoshenko 梁的随机刚度识别和响应估计

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内容提要

该文介绍了一种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。该框架可以用于考虑测量系统噪声的自然正则化方法，并推测了格陵兰东桥的空气动力学响应。结果显示应用和预测的动态负荷之间存在良好的一致性，并可用于计算全局响应和所产生的内部力。

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标签

内部力 动态负荷 机器学习 格陵兰东桥 高斯过程回归
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