【摘 要】
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为了克服测量响应的不确定性给乘员约束系统参数识别带来的困难,利用马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）采样和近似模型构造技术,提出一种基于贝叶斯推理的乘
【机 构】
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湖南大学机械与运载工程学院,常州湖南大学机械装备研究院,北京仿真中心航天系统仿真重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11572115）, 江苏省前瞻性联合研究项目（BY2014055）, 国家重点研发计划项目（2017YFC0820100）, 常州市应用基础研究计划项目（CJ20179009）
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为了克服测量响应的不确定性给乘员约束系统参数识别带来的困难,利用马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）采样和近似模型构造技术,提出一种基于贝叶斯推理的乘员约束系统不确定性参数识别方法.该方法结合约束系统参数的先验分布和测量响应,通过马尔科夫链在未知参数联合概率密度空间进行抽样,从而获得了织带刚度缩放系数和质量流率缩放系数的后验边缘概率密度函数.识别结果表明,相比于传统确定性识别方法,基于贝叶斯推理的不确定性参数识别方法不仅能有效给出乘员约束系统参数的概率分布,而且
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