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本研究提出了一种新的方法来改善非线性系统分析模型保真度。方法调查几个机制协助分析师更新基于实验数据的分析模型和统计分析参数的影响。首先是数据简化称为特征提取新方法。这种方法是一个扩张的“经典”更新指标包括特定现象或特征的响应模型应用程序的关键。这是一个熟悉的线性更新模式的扩展利用eigen-parameters或频率响应函数(降维)包括峰值加速度等设备,到达时间或模型误差的标准差。下一个更新过程的扩张是包含统计分析量化基础参数不确定或显著影响参数的影响在元模型的建设。这提供了指标与参数以及相关的统计变异系数的置信区间产生的元模型。还包括在这个方法是线性参数效应的调查筛选使用部分的阶乘变量数组模拟。这是旨在帮助分析师消除从调查的参数没有显著变化影响特性指标。最后,调查模型的复制检查测量的响应变化。