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机译:不确定条件下具有时变动力学的结构中基于高斯混合随机系数模型的SHM框架
Stochastic Mechanical Systems and Automation (SMSA) Laboratory, Department of Mechanical Engineering & Aeronautics, University of Patras, GR 265 04 Patras, Greece;
Stochastic Mechanical Systems and Automation (SMSA) Laboratory, Department of Mechanical Engineering & Aeronautics, University of Patras, GR 265 04 Patras, Greece;
Structural Health Monitoring (SHM); Damage diagnosis; Time-varying dynamics Uncertainty; Random coefficient Time-dependent ARMA models;
机译:基于振动响应高斯混合随机系数模型的框架中不确定性下运行中风力发电机组的损伤/故障诊断
机译:基于贝叶斯模型平均的多核高斯过程回归框架,用于具有瞬态动力学和不确定性的多相批过程的非线性状态估计和质量预测
机译:基于高斯copula–贝叶斯动态线性模型的桥梁结构基于时变的可靠性预测,考虑了失效模式之间的非线性相关性:
机译:基于振动的基于振动的损伤,通过随机系数高斯混合模型的基于模型的方法进行标称相同的结构群
机译:复小波系数的复高斯尺度混合及其应用。
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机译:预测血液的算法分析:空气和组织:用于复杂混合物的溶剂分配系数的血液分配系数基于生理学的药代动力学/药效学模型