論文の概要: Physics-informed Gaussian process model for Euler-Bernoulli beam elements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02894v1
• Date: Sat, 5 Aug 2023 14:48:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 18:10:25.138340
• Title: Physics-informed Gaussian process model for Euler-Bernoulli beam elements
• Title（参考訳）: Euler-Bernoulliビーム素子の物理インフォームドガウス過程モデル
• Authors: Gledson Rodrigo Tondo and Sebastian Rau and Igor Kavrakov and Guido Morgenthal
• Abstract要約: 物理インフォームド機械学習モデルをEuler-Bernoulliビーム方程式を用いて定式化する。 このモデルは、構造物の曲げ剛性の分析値の回帰、応答の補間、潜在物理量に対する確率的推論に使うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A physics-informed machine learning model, in the form of a multi-output Gaussian process, is formulated using the Euler-Bernoulli beam equation. Given appropriate datasets, the model can be used to regress the analytical value of the structure's bending stiffness, interpolate responses, and make probabilistic inferences on latent physical quantities. The developed model is applied on a numerically simulated cantilever beam, where the regressed bending stiffness is evaluated and the influence measurement noise on the prediction quality is investigated. Further, the regressed probabilistic stiffness distribution is used in a structural health monitoring context, where the Mahalanobis distance is employed to reason about the possible location and extent of damage in the structural system. To validate the developed framework, an experiment is conducted and measured heterogeneous datasets are used to update the assumed analytical structural model.
• Abstract（参考訳）: 物理インフォームド機械学習モデルは多出力ガウス過程の形で、オイラー・ベルヌーリビーム方程式を用いて定式化される。 適切なデータセットが与えられた場合、モデルは構造物の曲げ剛性の分析値の回帰、応答の補間、潜在物理量に対する確率的推論に使うことができる。 本研究では, 回帰曲げ剛性評価を行い, 予測品質に対する測定ノイズの影響を調べる数値シミュレーションによるカンチレバービームに適用した。 さらに, マハラノビス距離を用いて構造系における損傷の場所と程度を推定する構造的健康モニタリングの文脈において, 回帰確率剛性分布を用いる。 開発したフレームワークを検証するために実験を行い, 推定された解析構造モデルを更新するために異種データセットの測定を行った。

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