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Statistische Methoden der Parameteridentifikation in strukturmechanischen Modellen.
Projektleiter:
Projektbearbeiter:
Dipl.-Math. Robert Offinger
Finanzierung:
Bei der Parameteridentifizierung eines strukturmechanischen Modells (z.B. eines Finite Elemente Modells) aufgrund experimenteller Daten ist zu berücksichtigen, dass die Messungen fehlerbehaftet sind. Typischerweise hängen die gemessenen Zustandsvariablen nicht-linear von den Modellparametern ab. Meistens ist die Abhängigkeit nur implizit gegeben, etwa durch Eigenwertprobleme oder diskretisierte Randwertprobleme. Die Güte der bisher verwendeten statistischen Schätzmethoden (Iterative Least Squares, Bayes-Schätzer) wird untersucht. Darüberhinaus werden alternative Methoden (z.B. Empirical Bayes) betrachtet.
Anmerkungen
Schlagworte:
Regression, nichtlinear
Regression, nichtlinear
Kontakt
Prof. Dr. Norbert Gaffke
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Fakultät für Mathematik
Institut für Mathematische Stochastik
Universitätsplatz 2
39106
Magdeburg
Tel.:+49 391 6758306
Fax:+49 391 6711172
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