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Probabilistic inference of fatigue damage propagation with limited and partial information

Chinese Journal of Aeronautics 2015年第4期28卷 1055-1065页

作者： Huang Min He Jingjing Guan Xuefei School of Reliability and System Engineering Beihang University Siemens Corporation Corporate Technology

A general method of probabilistic fatigue damage prognostics using limited and partial information is *** and partial information refers to measurable data that are not enough or cannot directly be used to statistically identify model parameter using traditional regression *** the proposed method, the prior probability distribution of model parameters is derived based on the principle of maximum entropy（Max Ent） using the limited and partial information as *** posterior distribution is formulated using the principle of maximum relative entropy（MRE） to perform probability updating when new information is available and reduces uncertainty in prognosis *** is shown that the posterior distribution is equivalent to a Bayesian posterior when the new information used for updating is point measurements.A numerical quadrature interpolating method is used to calculate the asymptotic approximation for the prior *** the prior is obtained, subsequent measurement data are used to perform updating using Markov chain Monte Carlo（MCMC） *** crack prognosis problems with experimental data are presented for demonstration and validation.

关键词： fatigue damage propagation Maximum relative entropy Partial information Probability updating Uncertainty

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