Квантование неопределенности и обновление надежности имеют решающее значение для обеспечения безопасности и эффективности инженерных систем. В данном исследовании разработана иерархическая байесовская модель (HBM), использующая данные для квантования неопределенности и обновления надежности. Этот метод, используя вероятностную структуру HBM, предоставляет надежное решение для интеграции неопределенности модели и вариабельности параметров в оценку надежности. Фреймворк применен к линейной математической модели и динамической структурной модели: для линейной модели выведены аналитические решения для гиперпараметров и надежности, обеспечивая эффективные и точные средства квантования неопределенности и оценки надежности; в динамической структурной модели обновление надежности осуществляется напрямую с использованием апостериорного распределения гиперпараметров, полученного из HBM, этот метод полагается на обновленное апостериорное распределение, отражающее влияние системной неопределенности и динамического поведения на прогноз надежности. Предложенный метод демонстрирует значительные преимущества по сравнению с традиционным байесовским выводом за счет обработки многократных источников неопределенности в статических и динамических условиях. Работа подчеркивает универсальность и вычислительную эффективность фреймворка HBM, закрепляя его как мощный инструмент для квантования неопределенности и обновления надежности в мониторинге здоровья структур и других инженерных приложениях.

квантование неопределенности;обновление надежности;иерархическое байесовское моделирование;информированность данными;структурная динамика