'Programa de Pos-graduacao em Ciencias Contabeis da UFRJ'
Abstract
This work presents an application of the Approximation Error Approach (AEA) in the context of Structural Health Monitoring (SHM). Based on the Bayesian framework of statistical inversion, this approach allows one to compensate for errors caused by incorrect modeling of a physical system while still providing a relatively simple mathematical formulation. The application of different prior distributions of the unknown parameters is investigated. The AEA is compared to a traditional least-squares approach consisting of a forward model unable to compensate for modeling related errors.Esta dissertação apresenta uma aplicação do Approximation Error Approach (AEA), no contexto de Structural Health Monitoring (SHM). A abordagem proposta baseia-se na aplicação da Teoria Bayesiana de probabilidade na solução de problemas inversos. Tal abordagem permite corrigir a resposta prevista por um modelo através da compensação por um erro de modelagem associado usando uma formulação matemática que é relativamente simples. A aplicação de diferentes distribuições a priori para os parâmetros considerados nas simulações necessárias para o AEA ´e investigada. Resultados obtidos utilizando-se AEA e uma abordagem de mínimos quadrados são comparados
