Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Partial Least Squares Regression" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Estimation of system reliability by using the PLS-regression based corrected response surface method
Ocena niezawodności systemu z wykorzystaniem poprawionej metody powierzchni odpowiedzi opartej na regresji cząstkowych najmniejszych kwadratów
Autorzy:
Liu, H.
Jiang, W.
Hulio, Z. H.
Wang, Q.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/302091.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
reliability
mechanical system
partial least squares regression
response surface method
correction method
niezawodność
układ mechaniczny
regresja cząstkowych najmniejszych kwadratów
metoda powierzchni odpowiedzi
metoda korekcji
Opis:
A new computational method, referred as PLS-regression (PLSR) based corrected response surface method, has been developed for predicting the reliability of structural and mechanical systems subjecting to random loads, material properties, and geometry. The method involves a Corrected-Response Surface Model (C-RSM) based on the Partial Least Squares Regression Method (PLSRM) combined with some correction factors, and Monte Carlo Simulation (MCS), which is named as the Corrected-Partial Least Squares Regression-Response Surface Method (C-PLSRRSM). In order to develop an accurate surrogate model for the region determining the reliability of the system, a proper coefficient is presented to determine the sampling region of the input random variables. Due to a small number of original function evaluations, the proposed method is effective, particularly when a response evaluation entails costly finite-element, mesh-free, or other numerical analysis. Three numerical examples involving reliability problems of two structural systems and a mechanical system illustrate the method developed. Results indicate that the proposed method provides accurate and computationally efficient estimates of reliability. The proposed correction method, the PLSR based corrected response surface (C-PLSR-RS), can be the accurate surrogate model for calculating system reliabilities, especially for the implicit performance functions.
Nowa metoda obliczeniowa o nazwie "poprawiona metoda powierzchni odpowiedzi oparta na regresji PLS" (C-PLSRRSM) została opracowana dla potrzeb przewidywania niezawodności systemów konstrukcyjnych i mechanicznych poddanych obciążeniom losowym oraz charakteryzujących się losową geometrią oraz losowymi właściwościami materiałowymi. W metodzie uwzględniono pewne czynniki korekcyjne oraz symulację Monte Carlo. W celu opracowania odpowiedniego modelu zastępczego dla regionu stanowiącego o niezawodności systemu, przedstawiono współczynnik, który pozwala określić obszar pobierania próbek wejściowych zmiennych losowych. Ze względu na niewielką liczbę ocen funkcji początkowych, proponowana metoda jest skuteczna zwłaszcza wtedy, gdy ocena odpowiedzi wymaga kosztownej analizy numerycznej metodą elementów skończonych czy metodą automatycznie generowanej siatki (free mesh). Opracowaną metodę zilustrowano za pomocą trzech przykładów numerycznych dotyczących niezawodności dwóch systemów konstrukcyjnych oraz jednego układu mechanicznego. Wyniki wskazują, że proponowana metoda zapewnia dokładne i wydajne obliczeniowo oszacowanie niezawodności. Proponowana metoda C-PLSR-RS może stanowić trafny model zastępczy do obliczania niezawodności systemu, zwłaszcza w przypadku uwikłanych funkcji stanu granicznego.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 2; 260-270
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Partial least squares method in the analysis of the intensity of damage in prefabricated large-block building structures
Metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów w analizie intensywności uszkodzeń budynków wielkoblokowych
Autorzy:
Firek, K.
Rusek, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219406.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
analiza składowych głównych
regresja cząstkowych najmniejszych kwadratów
wpływy górnicze
stan techniczny budynków
principal components analysis
partial least squares regression
mining effects
technical condition of building
Opis:
The paper presents the research methodology aimed at determining the building damage intensity index as a linear combination of indices describing the damage to its individual components. The research base comprised 129 building structures erected in the large-block technology. The study compared the results of a standardized approach to data mining - PCA (Principal Components Analysis) with the procedure of the PLSR method (Partial Least Squares Regression). As a result of the analysis, a generalized form of the building damage index was obtained, as a linear combination of the damage to its components.
W referacie przedstawiono metodykę badań, której celem było ustalenie wskaźnika zakresu intensywności uszkodzeń budynku, jako kombinacji liniowej wskaźników opisujących uszkodzenia jego elementów składowych. Bazą do badań było 129 budynków wzniesionych w technologii wielkoblokowej. W badaniach porównano wyniki standardowego podejścia do eksploracji danych PCA (Principal Components Analysis) z procedurą metody PLSR (Partial Least Squares Regression). W wyniku analiz uzyskano uogólnioną postać wskaźnika uszkodzeń budynku jako kombinacji liniowej uszkodzeń elementów składowych.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2017, 62, 2; 269-277
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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