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基于不确定性分析的模型修正如何求解?

当前的模型修正问题主要是确定性模型修正,在逆问题的求解时往往采用一个优化过程来求解。但是确定性的模型修正无法考虑认知误差,测量出的响应的误差,因此其修正后的有限元模型往往能再现修正时采用的响应,但是换一组工况后,误差可能依旧较大。因此基于不确定分析的模型修正最近开始兴起,用得最多的求解方式便是全局优化,但是怎么把不确定分析的一些正问题求解技术运用到优化过程中,还未可知。因为不确定分析里面的变量已经是一个区间而不是一个数值,所以有的优化算法并不合适。希望大家就此问题多多交流

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