基于多模态变分自编码器的贝叶斯结构模型更新

本研究提出了一种新的贝叶斯结构模型更新框架。该方法利用多模态变分自编码器（VAE）的单模态编码器。该方法可用于在观察数据较少的情况下对似然函数进行近似。该方法特别适用于高维相关性强的同时观测数据，可应用于各种动态分析模型。该方法的提出方法经由单层帧建筑物的数值模型进行了基准测试，建筑物的加速度和动力应变测量被用于验证。此外，一个涉及三自由度集中质量模型非线性模型参数的贝叶斯更新示例，表明该方法在计算效率方面优于使用原始 VAE，同时保持足以用于实际应用的足够准确性。