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Bayesian probabilistic approach for the correlations of compression index for marine clays / W. M. Yan in Journal of geotechnical and geoenvironmental engineering, Vol. 135 N° 12 (Décembre 2009) 

Public ISBD [article]  in Journal of geotechnical and geoenvironmental engineering > Vol. 135 N° 12 (Décembre 2009) . - pp. 1932–1940 Titre : Bayesian probabilistic approach for the correlations of compression index for marine clays Type de document : texte imprimé Auteurs : W. M. Yan, Auteur ; Yuen, Ka-Veng, Auteur ; Gil Lim Yoon, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp. 1932–1940 Note générale : Geotechnical and geoenvironmental engineering Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Bayesian  analysisSoil  compressionCorrelationMarine  claysProbability Résumé : The compression index is an important soil property that is essential to many geotechnical designs. Over the decades, a number of empirical correlations have been proposed to relate the compressibility to other soil index properties, such as the liquid limit, plasticity index, in situ water content, void ratio, specific gravity, etc. The reliability and thus predictability of these correlations are always being questioned. Moreover, selection between simple and complicated models is a difficult task and often depends on subjective judgments. A more complicated model obviously provides “better fit” to the data but not necessarily offers an acceptable degree of robustness to measurement noise and modeling error. In the present study, the Bayesian probabilistic approach for model class selection is used to revisit the empirical multivariate linear regression formula of the compression index. The criterion in the formula structure selection is based on the plausibility of a class of formulas conditional on the measurement, instead of considering the likelihood only. The plausibility balances between the data fitting capability and sensitivity to measurement and modeling error, which is quantified by the Ockham factor. The Bayesian method is applied to analyze a data set of 795 records, including the compression index and other well-known geotechnical index properties of marine clay samples collected from various sites in South Korea. It turns out that the correlation formula linking the compression index to the initial void ratio and liquid limit possesses the highest plausibility among a total of 18 candidate classes of formulas. The physical significance of this most plausible correlation is addressed. It turns out to be consistent with previous studies and the Bayesian method provides the confirmation from another angle. En ligne : http://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/%28ASCE%29GT.1943-5606.0000157 [article] Bayesian probabilistic approach for the correlations of compression index for marine clays [texte imprimé] / W. M. Yan, Auteur ; Yuen, Ka-Veng, Auteur ; Gil Lim Yoon, Auteur . - 2010 . - pp. 1932–1940. Geotechnical and geoenvironmental engineering Langues : Anglais (eng) in Journal of geotechnical and geoenvironmental engineering > Vol. 135 N° 12 (Décembre 2009) . - pp. 1932–1940 Mots-clés : Bayesian  analysisSoil  compressionCorrelationMarine  claysProbability Résumé : The compression index is an important soil property that is essential to many geotechnical designs. Over the decades, a number of empirical correlations have been proposed to relate the compressibility to other soil index properties, such as the liquid limit, plasticity index, in situ water content, void ratio, specific gravity, etc. The reliability and thus predictability of these correlations are always being questioned. Moreover, selection between simple and complicated models is a difficult task and often depends on subjective judgments. A more complicated model obviously provides “better fit” to the data but not necessarily offers an acceptable degree of robustness to measurement noise and modeling error. In the present study, the Bayesian probabilistic approach for model class selection is used to revisit the empirical multivariate linear regression formula of the compression index. The criterion in the formula structure selection is based on the plausibility of a class of formulas conditional on the measurement, instead of considering the likelihood only. The plausibility balances between the data fitting capability and sensitivity to measurement and modeling error, which is quantified by the Ockham factor. The Bayesian method is applied to analyze a data set of 795 records, including the compression index and other well-known geotechnical index properties of marine clay samples collected from various sites in South Korea. It turns out that the correlation formula linking the compression index to the initial void ratio and liquid limit possesses the highest plausibility among a total of 18 candidate classes of formulas. The physical significance of this most plausible correlation is addressed. It turns out to be consistent with previous studies and the Bayesian method provides the confirmation from another angle. En ligne : http://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/%28ASCE%29GT.1943-5606.0000157

Efficient model correction method with modal measurement / Yuen, Ka-Veng in Journal of engineering mechanics, Vol. 136 N° 1 (Janvier 2010) 

Public ISBD [article]  in Journal of engineering mechanics > Vol. 136 N° 1 (Janvier 2010) . - pp. 91-99 Titre : Efficient model correction method with modal measurement Type de document : texte imprimé Auteurs : Yuen, Ka-Veng, Auteur Article en page(s) : pp. 91-99 Note générale : Mécanique appliquée Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Eigenvalues  Measurement  Data  analysis  Predictions  Model  verification  Identification. Résumé : An efficient model correction method is proposed by using the modal measurement from a structural system. The method corrects/updates the mass and stiffness matrix without imposing any parameterization. It considers the information from both the nominal finite-element model and the measurement of modal frequencies and mode shapes. The method is computationally very efficient and it does not require computation of the complete set of eigenvalues and eigenvectors of the nominal model. Instead, only the nominal eigenvalues and eigenvectors of the modes to be corrected are needed. The Gram-Schmidt orthogonalization process is used to construct a basis that satisfies the mass orthogonality condition. This basis is used to transform the eigenvectors of the nominal model so that the corrected model is compatible with the measurement. A thousand-degree-of-freedom chainlike system and a 1,440-degree-of-freedom structural frame are used to illustrate the proposed method. DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : http://ascelibrary.aip.org/getabs/servlet/GetabsServlet?prog=normal&id=JENMDT000 [...] [article] Efficient model correction method with modal measurement [texte imprimé] / Yuen, Ka-Veng, Auteur . - pp. 91-99. Mécanique appliquée Langues : Anglais (eng) in Journal of engineering mechanics > Vol. 136 N° 1 (Janvier 2010) . - pp. 91-99 Mots-clés : Eigenvalues  Measurement  Data  analysis  Predictions  Model  verification  Identification. Résumé : An efficient model correction method is proposed by using the modal measurement from a structural system. The method corrects/updates the mass and stiffness matrix without imposing any parameterization. It considers the information from both the nominal finite-element model and the measurement of modal frequencies and mode shapes. The method is computationally very efficient and it does not require computation of the complete set of eigenvalues and eigenvectors of the nominal model. Instead, only the nominal eigenvalues and eigenvectors of the modes to be corrected are needed. The Gram-Schmidt orthogonalization process is used to construct a basis that satisfies the mass orthogonality condition. This basis is used to transform the eigenvectors of the nominal model so that the corrected model is compatible with the measurement. A thousand-degree-of-freedom chainlike system and a 1,440-degree-of-freedom structural frame are used to illustrate the proposed method. DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : http://ascelibrary.aip.org/getabs/servlet/GetabsServlet?prog=normal&id=JENMDT000 [...]

Model Selection Using Response Measurement Bayesian Probabilistic Approach / James L. Beck in Journal of engineering mechanics, Vol. 130 N°2 (Fevrier 2004) 

Public ISBD [article]  in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°2 (Fevrier 2004) . - 192-203 p. Titre : Model Selection Using Response Measurement Bayesian Probabilistic Approach Titre original : Choix Modèle en Utilisant l'Approche Probabiliste Bayésienne de Mesure de Réponse Type de document : texte imprimé Auteurs : James L. Beck, Auteur ; Ghanem, Roger G., Editeur scientifique ; Yuen, Ka-Veng, Auteur Article en page(s) : 192-203 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Bayesian  analysis  Model  studies  Time  series  analysis  Probabilistic  methods  Mechanical  systems  Measurement  Excitation  Analyse  bayésienne  Etudes  de  modèle  Analyse  de  série  chronologique  Méthodes  probabilistes  Systèmes  mécaniques  Mesure Index. décimale : 621.34 Résumé : A Bayesian probabilistic approach is presented for selecting the most plausible class of models for a structural or mechanical system within some specified set of model classes, based on system response data. The crux of the approach is to rank the classes of models based on their probabilities conditional on the response data which can be calculated based on Bayes' theorem and an asymptotic expansion for the evidence for each model class. The approach provides a quantitative expression of a principle of model parsimony or of Ockham's razor which in this context can be stated as "simpler models are to be preferred over unnecessarily complicated ones." Examples are presented to illustrate the method using a single-degree-of-freedom bilinear hysteretic system, a linear two-story frame, and a ten-story shear building, all of which are subjected to seismic excitation. Une approche probabiliste bayésienne est présentée pour choisir la classe la plus plausible des modèles pour un système structural ou mécanique dans un certain ensemble indiqué de classes modèles, basé sur des données de réaction de système. Le noeud de l'approche doit ranger les classes des modèles basés sur leurs probabilités conditionnelles sur les données de réponse qui peuvent être calculées ont basé sur le théorème et une expansion asymptotique de Bayes'pour l'évidence pour chaque classe modèle. L'approche fournit une expression quantitative d'un principe de la parcimonie modèle ou du rasoir d'Ockham qui dans ce contexte peut être énoncé comme "des modèles plus simples doivent être excédent préféré ont inutilement compliqué ceux." Des exemples sont présentés pour illustrer la méthode en utilisant un seul degré de système par hystérésis bilinéaire de liberté, d'une armature linéaire de deux histoires, et d'un bâtiment de cisaillement de dix histoires, qui sont soumis à l'excitation séismique. En ligne : jimbeck@caltech.edu [article] Model Selection Using Response Measurement Bayesian Probabilistic Approach = Choix Modèle en Utilisant l'Approche Probabiliste Bayésienne de Mesure de Réponse [texte imprimé] / James L. Beck, Auteur ; Ghanem, Roger G., Editeur scientifique ; Yuen, Ka-Veng, Auteur . - 192-203 p. Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°2 (Fevrier 2004) . - 192-203 p. Mots-clés : Bayesian  analysis  Model  studies  Time  series  analysis  Probabilistic  methods  Mechanical  systems  Measurement  Excitation  Analyse  bayésienne  Etudes  de  modèle  Analyse  de  série  chronologique  Méthodes  probabilistes  Systèmes  mécaniques  Mesure Index. décimale : 621.34 Résumé : A Bayesian probabilistic approach is presented for selecting the most plausible class of models for a structural or mechanical system within some specified set of model classes, based on system response data. The crux of the approach is to rank the classes of models based on their probabilities conditional on the response data which can be calculated based on Bayes' theorem and an asymptotic expansion for the evidence for each model class. The approach provides a quantitative expression of a principle of model parsimony or of Ockham's razor which in this context can be stated as "simpler models are to be preferred over unnecessarily complicated ones." Examples are presented to illustrate the method using a single-degree-of-freedom bilinear hysteretic system, a linear two-story frame, and a ten-story shear building, all of which are subjected to seismic excitation. Une approche probabiliste bayésienne est présentée pour choisir la classe la plus plausible des modèles pour un système structural ou mécanique dans un certain ensemble indiqué de classes modèles, basé sur des données de réaction de système. Le noeud de l'approche doit ranger les classes des modèles basés sur leurs probabilités conditionnelles sur les données de réponse qui peuvent être calculées ont basé sur le théorème et une expansion asymptotique de Bayes'pour l'évidence pour chaque classe modèle. L'approche fournit une expression quantitative d'un principe de la parcimonie modèle ou du rasoir d'Ockham qui dans ce contexte peut être énoncé comme "des modèles plus simples doivent être excédent préféré ont inutilement compliqué ceux." Des exemples sont présentés pour illustrer la méthode en utilisant un seul degré de système par hystérésis bilinéaire de liberté, d'une armature linéaire de deux histoires, et d'un bâtiment de cisaillement de dix histoires, qui sont soumis à l'excitation séismique. En ligne : jimbeck@caltech.edu

Two-Stage Structural Health Monitoring Approach for Phase I Benchmark Studies / Yuen, Ka-Veng in Journal of engineering mechanics, Vol. 130 N°1 (Janvier 2004) 

Public ISBD [article]  in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°1 (Janvier 2004) . - 16-33 p. Titre : Two-Stage Structural Health Monitoring Approach for Phase I Benchmark Studies Titre original : Approche Structurale à Deux étages de Surveillance de Santé pour des Etudes de Repère de la Phase I Type de document : texte imprimé Auteurs : Yuen, Ka-Veng, Auteur ; Siu-Kui Au, Auteur ; J. L. Beck, Auteur Article en page(s) : 16-33 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Damage  assessment  Bench  marks  Bayesian  analysis  Structural  safety  Evaluation  de  dommages  Mettre  hors  jeu  les  marques  Analyse  bayésienne  Sûreté  structurale Index. décimale : 621.34 Résumé : This paper presents a two-stage structural health monitoring methodology and applies it to the Phase I benchmark study sponsored by the IASC-ASCE Task Group on Structural Health Monitoring. In the first stage, modal parameters are identified using measured structural response from the undamaged system and then from the (possibly) damaged system. In the second stage, these data are used to update a parametrized structural model of the system using Bayesian system identification. The approach allows one to obtain not only estimates of the stiffness parameters but also the probability that damage in any substructure exceeds any specified threshold expressed in terms of a fractional stiffness loss. It successfully identifies the location and severity of damage in all cases of the benchmark problem. Cet article présente une méthodologie structurale à deux étages de surveillance de santé et s'applique l'à l'étude de repère de la phase I commanditée par l'IASC-ASCE Chargent le groupe sur la surveillance de santé structurale. Dans la première étape, des paramètres modaux sont identifiés en utilisant la réponse structurale mesurée du système intact et puis (probablement) du système endommagé. Dans la deuxième étape, ces données sont employées pour mettre à jour a parametrized le modèle structural du système en utilisant l'identification bayésienne de système. L'approche permet à on d'obtenir non seulement des évaluations des paramètres de rigidité mais également de la probabilité que les dommages en n'importe quelle sous-structure excèdent n'importe quel seuil indiqué exprimé en termes de perte partielle de rigidité. Elle identifie avec succès l'endroit et la sévérité des dommages dans tous les cas du problème de repère. En ligne : jimbeck@caltech.edu [article] Two-Stage Structural Health Monitoring Approach for Phase I Benchmark Studies = Approche Structurale à Deux étages de Surveillance de Santé pour des Etudes de Repère de la Phase I [texte imprimé] / Yuen, Ka-Veng, Auteur ; Siu-Kui Au, Auteur ; J. L. Beck, Auteur . - 16-33 p. Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°1 (Janvier 2004) . - 16-33 p. Mots-clés : Damage  assessment  Bench  marks  Bayesian  analysis  Structural  safety  Evaluation  de  dommages  Mettre  hors  jeu  les  marques  Analyse  bayésienne  Sûreté  structurale Index. décimale : 621.34 Résumé : This paper presents a two-stage structural health monitoring methodology and applies it to the Phase I benchmark study sponsored by the IASC-ASCE Task Group on Structural Health Monitoring. In the first stage, modal parameters are identified using measured structural response from the undamaged system and then from the (possibly) damaged system. In the second stage, these data are used to update a parametrized structural model of the system using Bayesian system identification. The approach allows one to obtain not only estimates of the stiffness parameters but also the probability that damage in any substructure exceeds any specified threshold expressed in terms of a fractional stiffness loss. It successfully identifies the location and severity of damage in all cases of the benchmark problem. Cet article présente une méthodologie structurale à deux étages de surveillance de santé et s'applique l'à l'étude de repère de la phase I commanditée par l'IASC-ASCE Chargent le groupe sur la surveillance de santé structurale. Dans la première étape, des paramètres modaux sont identifiés en utilisant la réponse structurale mesurée du système intact et puis (probablement) du système endommagé. Dans la deuxième étape, ces données sont employées pour mettre à jour a parametrized le modèle structural du système en utilisant l'identification bayésienne de système. L'approche permet à on d'obtenir non seulement des évaluations des paramètres de rigidité mais également de la probabilité que les dommages en n'importe quelle sous-structure excèdent n'importe quel seuil indiqué exprimé en termes de perte partielle de rigidité. Elle identifie avec succès l'endroit et la sévérité des dommages dans tous les cas du problème de repère. En ligne : jimbeck@caltech.edu