Informacja

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

Wyszukujesz frazę "stochastic modeling" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zastosowanie losowej metody elementów skończonych do analizy losowej zmienności nośności granicznej fundamentu bezpośredniego
Application the random finite element method to analysis of strip footingbearing capacity random variability factor
Autorzy:
Pieczyńska, J.
Puła, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/350257.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
nośność podłoża
modelowanie stochastyczne
skala fluktuacji
bearing capacity
stochastic modeling
correlation length
Opis:
Autorzy podjęli próbę analizy nośności granicznej, uwzględniającej zmienność parametrów podłoża przy zastosowaniu Losowej Metody Elementów Skończonych. Do obliczeń wykorzystano niezagłębiony fundament pasmowy, posadowiony bezpośrednio na nieważkim gruncie spoistym. Dzięki temu dokonano redukcji wzoru na nośność według Terzaghi'ego i stosując serię symulacji Monte Carlo wyznaczono pierwsze dwa momenty nośności granicznej. Ponadto powyższe analizy prowadzono przy założeniu zróżnicowanej skali fluktuacji parametrów podłoża w kierunku pionowym oraz poziomym (uwzględnienie anizotropii) oraz podjęto próbę odniesienia się do możliwości zaistnienia najgorszego przypadku skali, dla którego nośność graniczna byłaby najmniejsza.
Accepting specified soil properties to a designing process plays a vital role in safety of foundations. Taking this problem into consideration the authors tried to analyse bearing capacity predictions, involving random soil properties, by the random finite element method (RFEM). The analysis has been confined itself to a strip surface footing on the weightless cohesive subsoil. The soil properties have been modeled by lognormal cohesion random field and specially selected friction angle random field of bounded distributions. The numerical computations have been carried out by the finite element method in conjunction with Monte Carlo simulations. They have resulted by the first two statistical moments of bearing capacity. Moreover this analysis have shown the importance of the correlation length values as well as its changes in horizontal and vertical direction on bearing capacity predictions. At the end the authors try to relate to the worst case of correlation length to which bearing capacity is the lowest.
Źródło:
Górnictwo i Geoinżynieria; 2009, 33, 1; 485-495
1732-6702
Pojawia się w:
Górnictwo i Geoinżynieria
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
New approach in modelling of the patients behavior in Primary Health Care (PHC)
Nowe podejście do modelowania zachowań pacjentów Podstawowej Opieki Zdrowotnej (POZ)
Autorzy:
Bauer, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/282128.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
PHC
stochastic process modelling
population modeling
POZ
modelowanie stochastyczne
modelowanie populacji
Opis:
The purpose of this paper is to show the concept of simulation of Primary Health Care (PHC) patients behavior. There are two reasons for interest in this area. The first of them is the need for support in decision making regarding financing and management of PHC facilities on levels from national (Natonal Health Fund) to local (PHC provider). The second one is the lack of effective methods for such population modeling. In this paper author describe an idea of probability distribution modeling and present preliminary results of patient visits simulation over a period of a year.
Celem artykułu jest pokazanie koncepcji symulacji zachowań pacjentów Podstawowej Opieki Zdrowotnej (POZ). Temat ten jest ważny z dwóch powodów. Po pierwsze model taki mógłby posłużyć w podejmowaniu decyzji w rozdzielaniu funduszy pomiędzy jednostkami POZ przez Narodowy Fundusz Zdrowia. Drugim z powodów jest obecnie brak efektywnych metod modelowania populacji POZ. W niniejszej pracy autor opisuje ideę modelowania populacji przy użyciu rozkładu prawdopodobieństwa i przedstawia wstępne wyniki symulacji dla wizyt pacjentów w ciągu roku.
Źródło:
Automatyka / Automatics; 2015, 19, 1; 17-28
1429-3447
2353-0952
Pojawia się w:
Automatyka / Automatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Błędy i niedokładności w symulacji stochastycznej procesów - możliwości ich weryfikacji
Errors and imperfections in stochastic simulation of process - chances of verifying them
Autorzy:
Snopkowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/350088.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
modelowanie procesów
symulacja stochastyczna
symulacja procesów górniczych
modeling of process
stochastic simulation
mining process simulation
Opis:
W pracy zamieszczono szczegółową charakterystykę błędów oraz niedokładności możliwych do popełnienia w trakcie stosowania symulacji stochastycznej, jako metody badawczej. Omówiono błędy popełniane na etapie tworzenia modelu badanego procesu rzeczywistego. Zwrócono uwagę na możliwe niedokładności w zapisie modelu w postaci programu komputerowego. Wskazano na możliwości weryfikacji błędów i niedokładności z wykorzystaniem testów zgodności oraz metody ekspertów. Problematyka błędów i niedokładności w symulacji stochastycznej procesów dotyczy również modelowania procesów górniczych. Świadczą o tym m.in. prace z tego zakresu [2], [3], co także zostało podkreślone w niniejszej publikacji.
Detailed characteristic of errors and imperfections possible to make in stochastic simulation, as research method, are described in this paper. Errors made on the level of creating the model of analyzing real process are discussed. Possible imperfections in recording of model in the form of computer program are characterized. Chances of verifying errors and imperfections, using compatibility tests and experts method, are shown. Papers [2], [3] indicate that problem of errors and imperfections in stochastic simulation of process concerns mining process simulation, as well which was emphasized in this paper.
Źródło:
Górnictwo i Geoinżynieria; 2009, 33, 3; 93-101
1732-6702
Pojawia się w:
Górnictwo i Geoinżynieria
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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