دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 153340
ترجمه فارسی عنوان مقاله

تجزیه و تحلیل حساسیت عدم قطعیت پارامتری و خطاهای مدل سازی در مدل های مکانیک محاسباتی با استفاده از یک روش مدل سازی احتمال احتمالی

عنوان انگلیسی
Sensitivity analysis of parametric uncertainties and modeling errors in computational-mechanics models by using a generalized probabilistic modeling approach
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
153340 2017 56 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Reliability Engineering & System Safety, Volume 167, November 2017, Pages 394-405

ترجمه کلمات کلیدی
عدم قطعیت اندازه گیری، تجزیه و تحلیل حساسیت تصادفی، ماتریس تصادفی فیلد تصادفی عدم قطعیت پارامتریک، خطاهای مدل سازی
کلمات کلیدی انگلیسی
Uncertainty quantification; Stochastic sensitivity analysis; Random matrix; Random field; Parametric uncertainties; Modeling errors;
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  تجزیه و تحلیل حساسیت عدم قطعیت پارامتری و خطاهای مدل سازی در مدل های مکانیک محاسباتی با استفاده از یک روش مدل سازی احتمال احتمالی

چکیده انگلیسی

Engineering analyses of structures may be confronted with many sources of uncertainty, which may be of different types, such as parametric uncertainties versus modeling errors, and which may pertain to different structural components when complex structures are analyzed. Soize, Generalized probabilistic approach of uncertainties in computational dynamics using random matrices and polynomial chaos decompositions, Int. J. Numer. Meth. Eng., 81:939–970, 2010 has recently introduced a generalized probabilistic modeling approach, which can individually represent parametric uncertainties and modeling errors and which can individually represent sources of uncertainty pertaining to different structural components of complex structures. In this paper, we propose to augment this generalized probabilistic modeling approach with a stochastic sensitivity analysis in order to quantify and gain insight into separate impacts of distinct sources of uncertainty on quantities of interest. We demonstrate the proposed methodology by applying it to two computational-mechanics models involving uncertainty.