Statistische Methoden der Parameteridentifikation in strukturmechanischen Modellen.

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.

Statistical methods for identication of parameters in structural mechanical models.

For identification of parameters in a structural mechanical model (e.g. a Finite Elements Model), on the basis of experimental data, we have to take into account the statistical errors in the data. Typically, the observed variables depent nonlinearly on the model parameters. In most cases, the dependency is given implicitly, e.g. by eigenvalue equations or by a discretized boundary value problem. The efficiencies of popular statistical estimation methods (Iterative Least Squares, Bayes estimators) are studied. Moreover, we consider alternative methods, such as Empirical Bayes estimators.