Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "uncertainty analysis" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 61-69 z 69
Tytuł:
Identification of probability distribution form for results of sound level measurements
Sposób estymacji funkcji gęstości rozkładu prawdopodobieństwa dla losowej próby wyników pomiaru poziomów dźwięku
Autorzy:
Batko, W.
Przysucha, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/369030.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
acoustical measurements
statistical analysis of obtained results
estimation of the distribution
uncertainty
pomiary akustyczne
statystyczna analiza wyników pomiarów
estymacja rozkładów prawdopodobieństw
niepewność
Opis:
The authors focus their attention on the identification of the probability distribution density function of the sound level, which constitutes the basis for the proper statistical inferences and uncertainty assessments in the environment acoustical hazard control. Their functional form is a metric for the analysis of acoustical measurement results burdened with random errors. Its proper selection conditions the rightness of statistical inferences in relation to the analysed noise effect. The problem of identification of the noise level probability distribution form was presented on the grounds of the sound LA level monitored at one of the main streets in Lublin. The analysis of differences and references to the normal distribution form, commonly applied to statistical analysis of the acoustical measurement results, was carried out. It is the aim of the authors, that the presented results should become the basis of a broader discussion concerning new estimation procedures of the controlled noise indicators and their uncertainty assessment. Also new verification procedures of the rightness of model acoustical formalisms, assumed in numerous environment acoustic investigations, are required.
W artykule przedstawiono sposób estymacji funkcji gęstości rozkładu prawdopodobieństwa dla losowej próby wyników pomiaru poziomów dźwięku LA przesuniętym rozkładem gamma. Sformułowano potrzebę jej znajomości w kontekście środowiskowych akustycznych badań kontrolnych i związanych z nimi ocen ich niepewności. Dokonano analizy różnic i odniesień do postaci rozkładu normalnego, powszechnie wykorzystywanego w statystycznych analizach wyników pomiarów akustycznych. W zamierzeniu autorów zaproponowane rozwiązanie winno stać się podstawą szerszej dyskusji nad poszukiwaniami nowych algorytmów estymacji kontrolowanych wskaźników hałasu oraz ocen ich niepewności, a także procedur identyfikacji i weryfikacji akustycznych formalizmów modelowych przyjmowanych w badaniach
Źródło:
Mechanics and Control; 2013, 32, 1; 6-12
2083-6759
2300-7079
Pojawia się w:
Mechanics and Control
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Numeryczna analiza stateczności skarp i zboczy z wykorzystaniem metody zbiorów losowych
Numerical stability analysis of slope with use of Random Set Theory
Autorzy:
Pilecki, Z.
Stanisz, J.
Krawiec, K.
Woźniak, H.
Pilecka, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/394538.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
analiza stateczności skarp i zboczy
modelowanie numeryczne
metoda zbiorów losowych
analiza parametryczna
dobór parametrów wejściowych
niepewność
slope stability analysis
numerical modeling
random set theory
parametric analysis
input parameters selection
uncertainty
Opis:
W artykule omówiono zagadnienie dotyczące poprawy wiarygodności analizy stateczności skarp i zboczy w wyniku zastosowania metody zbiorów losowych w doborze parametrów fizyczno-mechanicznych. W praktyce inżynierskiej do analiz stateczności skarp i zboczy, przyjmuje się uśrednione wartości parametrów lub wartości najbardziej niekorzystne. Rozwiązanie takie nie jest korzystne, gdyż może prowadzić do niewłaściwego zaprojektowania konstrukcji zabezpieczenia osuwiska. Naturalna zmienność parametrów charakteryzujących ośrodek geologiczny, a zwłaszcza utworów fliszowych, oraz błędy ich oznaczenia, wskazują na potrzebę analizy zakresów ich wartości. Umożliwia to metoda zbiorów losowych, coraz szerzej wykorzystywana w rozwiązywaniu zadań geoinżynierskich. W artykule scharakteryzowano podstawy teoretyczne metody zbiorów losowych. Opracowano algorytm obliczeniowy z uwzględnieniem numerycznej analizy stateczności metodą różnic skończonych. Przedstawiono przykład analizy stateczności zbocza zbudowanego z utworów fliszu karpackiego, położonego w pobliżu zbiornika Świnna Poręba. Otrzymane wyniki różnią się od wyników obliczeń bazujących na parametrach średnich i wskazują na ich większą przydatność dla konstruktora budowlanego. W podsumowaniu podkreślono zalety i ograniczenia numerycznej analizy stateczności z wykorzystaniem metody zbiorów losowych.
The article concerns improving the reliability of slope stability analysis using Random Set Theory to select the geotechnical properties. In engineering practice, when analyzing slope stability the average values or the most unfavorable parameters are assumed. Such a solution, however, is not preferred because it can lead to the design of improper protection measures against slopes. The natural variability of the parameters characterizing the geological medium, especially flysch, and the errors in their determination, indicate the need to analyze the ranges of their values. The method of Random Set Theory, increasingly used in geoengineering, makes it possible to solve that problem. This article describes the theoretical basis of Random Set Theory. It details the calculation algorithm, which incorporates numerical stability analysis based on the Finite Differences Method. Also presented is an example of stability analysis for a slope in flysch formations located near a lake in Swinna Poreba. It shows different results obtained when compared to standard calculations, and data more useful for construction engineers. In summary, the article highlights the advantages and limitations of numerical stability analysis with the use of Random Set Theory.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN; 2014, 86; 5-17
2080-0819
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Określanie niepewności wyników dynamicznych symulacji złożowych na przykładzie niekonwencjonalnego złoża gazu ziemnego
Estimation of uncertainty in reservoir simulations results and its application to an unconventional natural gas field
Autorzy:
Szott, Wiesław
Miłek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835007.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
symulacje złożowe
analiza statystyczna
metoda Monte Carlo
niepewność symulacji
złoża niekonwencjonalne
reservoir simulations
statistical analysis
Monte Carlo method
simulation uncertainty
unconventional reservoirs
Opis:
W pracy przedstawiono kompletną procedurę określania niepewności wyników dynamicznych symulacji złożowych spowodowanej brakiem lub ograniczoną informacją o dokładnych danych wejściowych (parametrów) modelu złożowego użytego do symulacji. W szczególności opisano metodę zbioru (ansamblu) równorzędnych wariantów modelu odpowiadających zmiennym wartościom jego parametrów o znanych zakresach tych zmienności oraz prawdopodobieństwach ich rozkładów. Zaprezentowana procedura obejmuje: (i) wybór funkcji celu (wyników symulacji), której niepewność będzie określana; (ii) wybór pełnej listy parametrów modelu (danych wejściowych) o wartościach nieokreślonych lub obarczonych błędami (będących źródłem niepewności wyników symulacji złożowych); (iii) analizę czułości funkcji celu ze względu na niepewność danych wejściowych; (iv) określenie danych wejściowych mających największy wpływ na oszacowanie funkcji celu; (v) próbkowanie przestrzeni danych wejściowych dla zdefiniowania ansamblu modeli symulacyjnych; (vi) wielokrotne symulacje dla znalezienia funkcji celu na ansamblu modeli; (vii) statystyczną analizę uzyskanych wyników. W powyższej procedurze zastosowano statystyczną metodę losowania typu Monte Carlo, a w szczególności metodę próbkowania Latin hypercube sampling. Rezultaty analizy niepewności wyników symulacji są nieodzowne dla ewentualnego wykorzystania modelu złoża do zaawansowanych zastosowań, takich jak optymalizacja procesu sczerpania zasobów złoża ze względu na dobór warunków eksploatacyjnych. Analiza niepewności jest szczególnie ważna w przypadku złóż niekonwencjonalnych, dla których wiele charakterystyk opisujących ich właściwości jest trudnych lub wręcz niemożliwych do uzyskania. Opisaną procedurę zastosowano do realnego przykładu takiego złoża. W jej rezultacie uzyskano niepewność (rozrzut) wyników symulacji uniemożliwiającą wykorzystanie modelu złoża w wymienionej powyżej procedurze optymalizacji. Jednocześnie zastosowana procedura analizy niepewności wskazuje na te parametry modelu, które wymagają uściślenia lub uzupełnienia po to, aby skonstruowany model złożowy nabrał cech niezbędnych do jego pełnego wykorzystania.
The paper presents a complete procedure for determining the uncertainty of the results of dynamic reservoir simulations caused by lack of or limited information about the exact input data (parameters) of the reservoir model used for simulations. In particular, the method of the collection (ensemble) of the equivalent model variants corresponding to the varying values of its parameters with the known ranges of these variations and the probabilities of their distributions are described. The procedure includes: (i) selection of the target function (simulation results) whose uncertainty will be analyzed; (ii) selection of the complete list of model parameters (input data) of uncertain or undefined values; (iii) sensitivity analysis for the target function with respect to the uncertain input data; (iv) determination of the input data that affects the target function to the highest degree; (v) sampling of the input data space to define effective ensemble of the model variants; (vi) multiple simulations of the model ensemble for the target function evaluation; (vii) statistical analysis of the simulation results. The procedure employs the Monte Carlo statistical method to generate the model ensemble and, in particular, Latin Hypercube Sampling. The uncertainty analysis of simulation results is indispensable for the possible application of the reservoir model to more advanced projects such as reservoir production optimization with respect to exploitation system characterization. The uncertainty analysis is especially significant for unconventional reservoir modelling where many model parameters are difficult or even impossible to be determined. The proposed procedure was applied to a realistic example of such a reservoir. The high uncertainty of the basic simulation results, as shown in the paper, makes it impossible to effectively use the model in an optimization procedure. On the other hand, it is worth noting that the proposed procedure indicates, which model parameters are required to be more precisely determined, in order for the it to be accurate enough for reliable applications.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2019, 75, 3; 150-157
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reliability-based safety evaluation of the BISTOON historic masonry arch bridge
Autorzy:
Pouraminian, Majid
Pourbakhshian, Somayyeh
Noroozinejad Farsangi, Ehsan
Berenji, Sevil
Keyani Borujeni, Salman
Moosavi Asl, Mirhasan
Mohammad Hosseini, Mehdi
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/395842.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
masonry bridge
arch bridge
probability of failure
sensitivity analysis
Monte Carlo simulation
epistemic uncertainty
most murowany
most łukowy
prawdopodobieństwo awarii
analiza wrażliwości
symulacja Monte Carlo
Opis:
This research examines the probabilistic safety assessment of the historic BISTOON arch bridge. Probabilistic analysis based on the Load-Resistance model was performed. The evaluation of implicit functions of load and resistance was performed by the finite element method, and the Monte-Carlo approach was used for experiment simulation. The sampling method used was Latin Hypercube. Four random variables were considered including modulus of elasticity of brick and in filled materials and the specific mass of brick and infilled materials. The normal distribution was used to express the statistical properties of the random variables. The coefficient of variation was defined as 10%. Linear behavior was assumed for the bridge materials. Three output parameters of maximum bridge displacement, maximum tensile stress, and minimum compressive stress were assigned as structural limit states. A sensitivity analysis for probabilistic analysis was performed using the Spearman ranking method. The results showed that the sensitivity of output parameters to infilled density changes is high. The results also indicated that the system probability of failure is equal to rhofsystem=1,55x10-3. The bridge safety index value obtained is betat=2.96, which is lower than the recommended target safety index. The required safety parameters for the bridge have not been met and the bridge is at the risk of failure.
Źródło:
Civil and Environmental Engineering Reports; 2020, 30, 1; 87-110
2080-5187
2450-8594
Pojawia się w:
Civil and Environmental Engineering Reports
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reliability analysis of complex uncertainty multi-state system based on Bayesian network
Zastosowanie sieci bayesowskiej do analizy niezawodności złożonych systemów wielostanowych w warunkach niepewności
Autorzy:
Wang, Haipeng
Duan, Fuhai
Ma, Jun
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300676.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
reliability analysis
Bayesian network
complex uncertainty multi-state system
fuzzy mathematics
grey system theory
analiza niezawodności
sieć bayesowska
złożony system wielostanowy
niepewność
matematyka rozmyta
teoria szarych systemów
Opis:
Reliability analysis of complex multi-state system has uncertainty, which is caused by complex structures, limited test samples, and insufficient reliability data. By introducing fuzzy mathematics and grey system theory into the Bayesian network, the model of the grey fuzzy Bayesian network is built, and the reliability analysis method of complex uncertainty multi-state system with the non-deterministic membership function and the interval characteristic quantity is proposed in this paper. Using the trapezoidal membership function with fuzzy support radius variable to describe the fault state of the component, it can effectively avoid the influence of human subjective factors on the selection of the membership function and solve the problem that the fault states of the system and its components are difficult to define accurately. And the conditional probability table containing interval grey numbers is constructed to effectively express the uncertain fault logic relationship between the system and its components. Moreover, a parameter planning model of the system reliability characteristic quantities is constructed, and the system reliability characteristic quantities are expressed as the form of interval values. Finally, two sets of numerical experiments are conducted and discussed, and the results show that the proposed method is an effective and a promising approach to reliability analysis for complex uncertainty multi-state systems.
Analiza niezawodności złożonych systemów wielostanowych obarczona jest niepewnością związaną ze złożonością ich struktury, ograniczoną liczbą próbek badawczych i niewystarczającymi danymi dotyczącymi niezawodności. W przedstawionej pracy, wprowadzenie elementów matematyki rozmytej i teorii szarych systemów do sieci bayesowskiej umożliwiło budowę modelu szarej rozmytej sieci bayesowskiej i zaproponowanie metody analizy niezawodności złożonych systemów wielostanowych w warunkach niepewności, która wykorzystuje niedeterministyczną funkcję przynależności oraz pojęcie interwałowej wielkości charakterystycznej. Zastosowanie trapezoidalnej funkcji przynależności z rozmytą zmienną promienia nośnego do opisu stanu uszkodzenia komponentu, pozwala zniwelować wpływ subiektywnego czynnika ludzkiego na wybór funkcji przynależności i eliminuje konieczność precyzyjnego definiowania stanu uszkodzenia systemu i jego elementów składowych. Opracowana tabela prawdopodobieństw warunkowych zawierająca szare liczby interwałowe pozwala wyrazić niepewne zależności logiki uszkodzeń między systemem a jego składnikami. Ponadto, w pracy skonstruowano model planowania parametrów charakterystycznych wielkości niezawodności systemu wyrażonych w postaci wartości interwałowych. W ostatniej części artykułu omówiono dwie serie eksperymentów numerycznych, których wyniki pokazują, że proponowana metoda stanowi skuteczne i obiecujące podejście do analizy niezawodności złożonych systemów wielostanowych w warunkach niepewności.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 3; 419-429
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ryzyko w planowaniu działań inżynieryjno-budowlanych realizowanych przez jednostki zhierarchizowane
Risk in planning engineering and construction works performed by hierarchical units
Autorzy:
Sekunda, R.
Marcinkowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/161023.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polski Związek Inżynierów i Techników Budownictwa
Tematy:
roboty budowlane
planowanie operacyjne
analiza ryzyka
niepewność
podejmowanie decyzji
struktura hierarchiczna
modelowanie
zarządzanie ryzykiem
construction works
operational planning
risk analysis
uncertainty
decision making
hierarchical structure
modelling
risk management
Opis:
W artykule przedstawiono oryginalną propozycję analizy niepewności i ryzyka założonej sytuacji decyzyjnej planowania operacyjnego działań inżynieryjno-budowlanych realizowanych przez jednostki funkcjonujące w strukturach zhierarchizowanych. Prowadzone rozważania oparto na założeniach teorii ograniczeń (TOC) oraz idei metod opartych na kontroli postępu realizacji przedsięwzięć w zarządzaniu projektami. Przedstawiona propozycja analizy ryzyka pozwala na uwzględnienie niepewności przyjętej sytuacji decyzyjnej już na etapie planowania robót – poprzez określenie składu rezerwy zasobowej. Natomiast na etapie wykonywania zadań na frontach roboczych – umożliwia kontrolę postępu realizacji robót i podjęcie niezbędnych działań korygujących w celu dotrzymania terminów dyrektywnych realizacji frontów roboczych.
The article presents an original proposal for analysis of uncertainty and risk in an assumed decision situation in the case of operational planning of engineering and construction works performed by units functioning in hierarchical structures. The discussion is based on assumptions of the Theory of Constraints (TOC) as well as the idea of methods based on control of progress in project management. The proposal of risk analysis makes it possible to take into account uncertainty of a given decision situation already at the stage of planning the works – through determining the composition of resource reserves. At the stage of performing the tasks on working fronts, it makes it possible to control the progress of works and to undertake necessary corrective action in order to meet the baseline deadlines for realization of working fronts.
Źródło:
Przegląd Budowlany; 2016, R. 87, nr 10, 10; 43-49
0033-2038
Pojawia się w:
Przegląd Budowlany
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Improving the procedure of probabilistic load testing design of typical bridges based on structural response similarities
Wzbogacenie procedury probabilistycznego projektowania próbnego obciążenia mostów typowych na podstawie cech wspólnych mechanicznej odpowiedzi konstrukcji
Autorzy:
Owerko, P.
Winkelmann, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1849805.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
obciążenie próbne
most
imperfekcja
niepewność
analiza wrażliwości
analiza probabilistyczna
metoda powierzchni odpowiedzi
symulacja Monte Carlo
metoda elementów skończonych
MES
projektowanie eksperymentu
bridge
in-situ test
load testing
imperfection
uncertainty
sensitivity analysis
probability analysis
response surface method
Monte Carlo simulation
finite element model
FEM
experiment design
Opis:
This paper concerns load testing of typical bridge structures performed prior to operation. In-situ tests of a two-span post-tensioned bridge loaded with three vehicles of 38-ton mass each formed the input of this study. On the basis of the results of these measurements an advanced FEM model of the structure was developed for which the sensitivity analysis was performed for chosen uncertainty sources. Three uncorrelated random variables representing material uncertainties, imperfections of positioning and total mass of loading vehicles were indicated. Afterwards, two alternative FE models were created based on a fully parametrised geometry of the bridge, differing by a chosen global parameter – the skew angle of the structure. All three solid models were subjected to probabilistic analyses with the use of second-order Response Surface Method in order to define the features of structural response of the models. It was observed that both the ranges of expected deflections and their corresponding mean values decreased with an increase of the skewness of the bridge models. Meanwhile, the coefficient of variation and relative difference between the mean value and boundary quantiles of the ranges remain insensitive to the changes in the skew angle. Owing to this, a procedure was formulated to simplify the process of load testing design of typical bridges differing by a chosen global parameter. The procedure allows - if certain conditions are fulfilled - to perform probabilistic calculations only once and use the indicated probabilistic parameters in the design of other bridges for which calculations can be performed deterministically.
Pracę otwiera przegląd najnowszej literatury fachowej o zasięgu międzynarodowym, dotyczącej próbnych obciążeń obiektów mostowych. W licznych publikacjach badawczych jednoznacznie stwierdzono, iż zasadne jest, by często stosowane w tym zakresie metody deterministyczne uzupełniać lub zastępować analizami probabilistycznymi. Niniejsza praca stanowi zatem rozwinięcie dotychczasowych osiągnięć i spostrzeżeń. Przedmiotem pracy jest analiza możliwości zwiększenia efektywności procesu przygotowania probabilistycznych projektów próbnych obciążeń typowych konstrukcji mostowych, różniących się wybranym parametrem geometrycznym (w tym przypadku – kątem ukosu konstrukcji „α”) przed ich dopuszczeniem do eksploatacji w zakresie pomiarów statycznych. Punktem wyjściowym przedstawionej analizy jest próbne obciążenie in-situ typowego, drogowego mostu sprężonego. Jednym z podstawowych kryteriów dopuszczenia obiektu mostowego do użytkowania w niektórych krajach, jest wykazanie, iż ugięcia dźwigarów głównych obiektu mostowego wywołane statycznym obciążeniem próbnym są mniejsze niż te określone teoretycznie w modelu MES obiektu. W pierwszej kolejności zatem, wyniki pochodzące z rzeczywistych badań próbnego obciążenia zostały zestawione z ich teoretycznymi odpowiednikami, pochodzącymi z prostego modelu rusztowego mostu. Ten przykład ogranicza się do analizy maksymalnych ugięć jednego z dźwigarów głównych obiektu. Wykazano, iż ugięcia z pomiarów in-situ (pomierzone przemieszczenia zostały odpowiednio przeliczone na ugięcia, aby uwzględnić wpływ osiadania podpór i zgniotów łożysk) były mniejsze niż te określone teoretycznie. Nie było zatem podstaw do niedopuszczenia mostu do użytkowania ze względu na niespełnienie kryterium ugięć. Jednakże, w rezultacie analizy wykazano, iż wyniki odpowiedzi konstrukcji z prostego modelu deterministycznego różniły się znacznie od wyników pomiarów. W związku z tym, w celu opracowania procedury zwiększenia efektywności procesu przygotowywania probabilistycznych projektów próbnych obciążeń obiektów typowych, do dalszych analiz porównawczych i probabilistycznych wygenerowany został znacząco bardziej zaawansowany model bryłowy MES.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2020, 66, 4; 325-342
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Szacowanie niepewności aparaturowej w algorytmicznych pomiarach impedancji metodą Monte Carlo
Estimation of the instrument uncertainty in an algorithmic impedance measurements by Monte Carlo method
Autorzy:
Augustyn, J.
Misiowiec, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156589.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
algorytmy pomiarowe
dopasowanie do sinusoidy
dopasowanie do elipsy
analiza głównych składowych
pomiary składowych impedancji
metoda Monte Carlo
budżet niepewności
measurement algorithms
sine fitting
ellipse fitting
principal component analysis
measurement of impedance components
Monte Carlo method
uncertainty budget
Opis:
W artykule przedstawiono ocenę niepewności aparaturowej pomiaru modułu i kąta fazowego impedancji za pomocą algorytmu dopasowania do sinusoidy oraz dwóch wersji algorytmu dopasowania do elipsy - klasycznej i zmodyfikowanej o algorytm analizy składowych głównych. Metodą Monte Carlo wyznaczono budżety niepewności dla badanych algorytmów oraz macierze niepewności. Wykazano, że podstawowym źródłem niepewności aparaturowej jest błąd wzmocnienia - dla modułu impedancji i szum wejściowy - dla kąta fazowego.
An estimation of the instrument uncertainty of magnitude and phase angle measurement of impedance by using sine fitting algorithm, and the two versions of ellipse-fitting algorithm – the classical and the modified by algorithm of principal component analysis (PCA) is presented in the paper. In the sine fitting algorithm, based on LMS method, the values of orthogonal components of voltage and current (3) are used to calculate the impedance components |Z| and , from Eq. (4). In the classical ellipse fitting algorithm, based on the determined value of the parameter vector a (Eq. (6)), the impedance components are calculated from Eq. (7). In the modified ellipse fitting algorithm, the measuring system is supplemented by an additional acquisition channel of the generator signal. The classical ellipse fitting algorithm is then preceded by a fitting to the plane algorithm, using the method of principal components analysis [7]. Histograms in Figs. 1 and 2 show relative measurement errors impedance components obtained by the Monte Carlo method. Uncertainty budgets were determined for the tested algorithms as well as the uncertainty matrices. In the Tabs. 2 and 3 are shown the contributions to the standard uncertainty of the various uncertainty sources. It has been shown that the basic source of the uncertainty is the gain error - for the magnitude of impedance, and the input noise - for the phase angle. Components values of the combined standard uncertainty of impedance values estimation and the shape of probability distribution depend on the form of a processing algorithm.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 6, 6; 395-397
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Źródła niepewności w ocenie bezpieczeństwa pożarowego konstrukcji stalowych
Sources of Uncertainty in the Fire Safety Assessment of Steel Structures
Autorzy:
Król, P. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/373443.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego
Tematy:
pożar
bezpieczeństwo pożarowe
element konstrukcyjny
konstrukcja stalowa
niepewność
niezawodność
podejście probabilistyczne
probabilistyczna analiza konstrukcji
losowa nośność
zmienna losowa
wartość deterministyczna
fire
fire safety
structural element
steel structure
uncertainty
reliability
probability-based analytical approach
probability-based structural analysis
random resistance
random variable
deterministic value
Opis:
Cel: Celem niniejszego artykułu jest wskazanie źródeł niepewności oraz nakreślenie podstaw probabilistycznej oceny losowego bezpieczeństwa konstrukcji stalowych w warunkach pożaru. Świadomość istnienia niemożliwych do uniknięcia niepewności oraz losowego, niedeterministycznego charakteru wielu zjawisk i wielkości może być kluczowa dla właściwego zrozumienia zagadnień niezawodności konstrukcji w sytuacji oddziaływań ekstremalnych lub wyjątkowych. Wprowadzenie: W naturze ludzkiej leży naturalne upodobanie do porządku, bezpieczeństwa oraz pewnej normalizacji. Niepewność towarzyszy również projektowaniu konstrukcji inżynierskich. Zarówno wielkości obciążeń podawanych w normach, jak i parametry decydujące o nośności elementów czy układów konstrukcyjnych nie są wartościami deterministycznymi, lecz zmiennymi losowymi o określonym stopniu rozproszenia. Im więcej źródeł niepewności w procesie projektowania, tym kryteria dotyczące oczekiwanego poziomu bezpieczeństwa stają się trudniejsze do spełnienia, zaś wyniki uzyskane na podstawie uproszczonych procedur i modeli mniej wiarygodne i potencjalnie obarczone większym błędem, który jednak nie powinien wykraczać poza pewne akceptowalne granice przyjęte w normach. Metodologia: W pracy wskazano na różne źródła niepewności towarzyszące ocenie bezpieczeństwa konstrukcji stalowych oraz wpływających na wiarygodność oszacowań. Oddzielnie opisano czynniki o charakterze uniwersalnym, wywierające wpływ na losową nośność konstrukcji w każdych warunkach projektowych. Znaczną część opracowania poświęcono zagadnieniom, które odnoszą się wyłącznie do wyjątkowej sytuacji pożaru. Odniesiono się do niepewności analitycznego modelu opisującego nośność konstrukcji w ujęciu probabilistycznym oraz zaproponowano własną propozycję modelu nośności obowiązującego w warunkach temperatur pożarowych. Wnioski: W podsumowaniu sformułowano szereg wniosków odnoszących się do poszczególnych podrozdziałów pracy. Autor podkreśla m.in., iż z uwagi na brak odpowiednich informacji statystycznych, prowadzenie w chwili obecnej w pełni rzetelnych probabilistycznych analiz losowej nośności konstrukcji w warunkach pożaru nie jest możliwe. Unikalną częścią pracy jest sformułowana przez Autora propozycja opisu modelu losowej nośności konstrukcji w sytuacji pożaru z wykorzystaniem podejścia probabilistycznego, będąca autorską modyfikacją modeli stosowanych w warunkach normalnych.
Aim: The main purpose of this article is to identify sources of uncertainty and outline the basics of a probabilistic approach to determine the reliability of steel structures exposed to a fire. An awareness of unavoidable uncertainty and random, non-deterministic nature of many events and parameters, may be crucial for a proper understanding of structural reliability issues in context of structures exposed to extreme or accidental forces. Introduction: Human nature has a natural predilection for order, safety and some form of normalization. The design process of engineering structures is accompanied by uncertainty. Both, the loads given in standards and parameters, which determine the load bearing capacity of structural elements, are not deterministic values , but random variables incorporating some specified degree of variation. Design criteria accepted as a standard provision, used for evaluation of durability and deflection of structural elements, reveal sources of uncertainty, which exist in the design process. The more sources of uncertainty, which appear during the design process, the more difficult it is to achieve the expected level of safety and results obtained from simplified procedures and models become less reliable. However, resulting errors should not exceed acceptable limits adopted in design standards. Methodology: The study highlighted various sources of uncertainty associated with estimating the safety of steel structures, which impact on the credibility of estimated results. A separate description was provided, to deal with selected universal factors, which influence the random load capacity of structures under standard conditions. Significant part of the research work was devoted solely to issues concerned with extreme fire conditions. Doubts were expressed about the probabilistic analytical model, which described the load bearing capacity of structures and the author advanced a proposed alternative model appropriate to temperature conditions generated by fires. Conclusions: The conclusion provides a range of proposals to various subsections of the paper. Among other things, the author has emphasised that, at this point in time and in the absence of suitable statistical data, it is not possible to conduct a fully credible probabilistic analysis of load bearing capacity of structures in conditions generated by fires. A unique part of the paper contains a proposal for a model to describe reliability of steel structures in conditions of fire, using a random reliability approach incorporating an authorial modification to models used for standard conditions.
Źródło:
Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza; 2015, 1; 65-86
1895-8443
Pojawia się w:
Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 61-69 z 69

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies