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Piecewise deterministic Markov processes applied to fatigue crack growth modelling

机译:分段确定性马尔可夫过程在疲劳裂纹扩展建模中的应用

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摘要

In this paper, we use a particular piecewise deterministic Markov process (PDMP) to model the evolution of a degradation mechanism that may arise in various structural components, namely, the fatigue crack growth. We first derive some probability results on the stochastic dynamics with the help of Markov renewal theory: a closed-form solution for the transition function of the PDMP is given. Then, we investigate some methods to estimate the parameters of the dynamical system, involving Bogolyubov's averaging principle and maximum likelihood estimation for the infinitesimal generator of the underlying jump Markov process. Numerical applications on a real crack data set are given.
机译:在本文中,我们使用特定的分段确定性马尔可夫过程(PDMP)来建模可能在各种结构组件(即疲劳裂纹扩展)中出现的退化机制的演变。首先借助马尔可夫更新理论,得出关于随机动力学的一些概率结果:给出了PDMP转移函数的闭式解。然后,我们研究了一些估计动力学系统参数的方法,其中涉及Bogolyubov的平均原理和潜在跳跃马尔可夫过程的无穷小生成器的最大似然估计。给出了实际裂纹数据集的数值应用。

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