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2023 | OriginalPaper | Chapter

2. A Comparative Assessment of Online and Offline Bayesian Estimation of Deterioration Model Parameters

Authors : Antonios Kamariotis, Luca Sardi, Iason Papaioannou, Eleni N. Chatzi, Daniel Straub

Published in: Model Validation and Uncertainty Quantification, Volume 3

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

Many preventive maintenance schemes for managing structural deterioration rely on stochastic deterioration models. In this context, continuous structural health information can be employed within a Bayesian framework to update the distributions of the time-invariant deterioration model parameters. Bayesian parameter estimation can be performed either in an online or an offline fashion. In this contribution, we investigate different online and offline algorithms implemented for learning the model parameters, and their uncertainty, considering a probabilistic model of fatigue crack growth that is updated with continuous crack monitoring measurements. The numerical investigations provide insights on the performance of the different algorithms in terms of accuracy of the posterior estimates and computational cost.

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Literature
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Metadata
Title
A Comparative Assessment of Online and Offline Bayesian Estimation of Deterioration Model Parameters
Authors
Antonios Kamariotis
Luca Sardi
Iason Papaioannou
Eleni N. Chatzi
Daniel Straub
Copyright Year
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-04090-0_2