Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bayesian Structural Model Updating with Multimodal Variational Autoencoder

論文の概要: Bayesian Structural Model Updating with Multimodal Variational Autoencoder

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09051v1
Date: Fri, 7 Jun 2024 23:12:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 18:05:18.522449
Title: Bayesian Structural Model Updating with Multimodal Variational Autoencoder
Title（参考訳）: 多モード変分オートエンコーダを用いたベイズ構造モデルの更新
Authors: Tatsuya Itoi, Kazuho Amishiki, Sangwon Lee, Taro Yaoyama,
Abstract要約: 提案手法は, 加速度および動的ひずみ測定を併用した単層建築物の数値モデルを用いてベンチマークを行った。様々な動的解析モデルに適用可能な高次元相関同時観測に特に適している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4297252937957436
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper presents a novel framework for Bayesian structural model updating and proposes a method that utilizes the surrogate unimodal encoders of a multimodal variational autoencoder. This method facilitates an efficient nonparametric estimation of the likelihood describing the observed data. It is particularly suitable for high-dimensional correlated simultaneous observations applicable to various dynamic analysis models. The proposed approach is benchmarked using a numerical model of a single-story frame building with acceleration and dynamic strain measurements.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズ構造モデル更新のための新しいフレームワークを提案し,マルチモーダル変分オートエンコーダのサロゲートアンモダルエンコーダを利用する手法を提案する。この方法は、観測データを記述する可能性の効率的な非パラメトリック推定を容易にする。様々な動的解析モデルに適用可能な高次元相関同時観測に特に適している。提案手法は,アクセラレーションと動的ひずみ測定を併用した単層フレームビルディングの数値モデルを用いてベンチマークを行った。

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