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 "Monte Carlo simulation method" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Metodyczne podstawy symulacji stochastycznej Monte Carlo
    Methodological Basis of the Monte Carlo Stochastic Simulation
    Autorzy:
    Mitrenga, Damian
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/593428.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Metoda Monte Carlo
    Modele stochastyczne
    Symulacja Monte Carlo
    Monte Carlo method
    Monte Carlo simulation
    Stochastic models
    Opis:
    The aim of these paper is to present the genesis and methodical basis of the Monte Carlo simulation, which allows to incorporate in studies the stochastic nature of economic variables. Additionally this article considers the connection between the mentioned method and the concepts of determinism and indeterminism.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2014, 204; 164-180
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Komputerowa symulacja procesu rekrystalizacji statycznej
    Computer simulation of the static recrystallization process
    Autorzy:
    Walasek, T.
    Moryń-Kucharczyk, E.
    Kucharczyk, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/211480.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Obróbki Plastycznej
    Tematy:
    rekrystalizacja
    symulacja Monte Carlo
    metoda Monte Carlo
    modelowanie komputerowe
    rozrost ziaren
    recrystallization
    Monte Carlo simulation
    Monte Carlo method
    computer simulation
    grain growth
    Opis:
    Materiał ciągły zastosowany do modelowania procesu rekrystalizacji oparto na dwuwymiarowej tablicy zawierającej 40000 elementów. Porównano cztery typy nukleacji: nukleację nasyconą zarodkowo, nukleację o prędkości ciągłej, o prędkości zmiennej rosnącej i malejącej. Sigmoidalny kształt krzywej objętości zrekrystalizowanej od czasu obserwowany w symulacji jest często podkreślany w literaturze i znajduje potwierdzenie w przeprowadzonym doświadczeniu. Współczynnik Avramiego n = 2 został prawidłowo odwzorowany w symulacji. Wykazano, że model odpowiada zmianom stopnia energii zmagazynowanej H/J.
    The continuum material has been modeled employing a 2D discrete lattice containing 200x200 elements. Four different nucleation models, i.e. site saturation, continuous, increasing and decreasing nucleation rate were com¬pared. The sigmoidal time dependence of recrystallized volume fraction observed in the simulation is often emphasized in the literature and finds its justification in the experiment. The Avrami exponent n = 2 is properly reproduced by the simulations. It has been shown that the model correctly responds to the change in the degree of stored energy H/J.
    Źródło:
    Obróbka Plastyczna Metali; 2013, 24, 3; 159-167
    0867-2628
    Pojawia się w:
    Obróbka Plastyczna Metali
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Określanie zapasu wody pod stępką w porcie Ystad na podstawie badań symulacyjnych
    Determination of ships underkeel water supply in the port of Ystad based on simulation research
    Autorzy:
    Gucma, L.
    Schoeneich, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/360379.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
    Tematy:
    badania symulacyjne
    zapas wody pod stępką
    metoda Monte Carlo
    simulation research
    underkeel clearance
    Monte Carlo method
    Opis:
    W artykule zaprezentowano analizę wyników badań symulacyjnych wejść nowo projektowanego promu "Piast" do modernizowanego portu Ystad. Przedstawiono także model symulacyjny statku wykorzystany w badaniach. Po przeprowadzeniu symulacji w czasie rzeczywistym model probabilistyczny określania zapasu wody pod stępką został dostosowany do oszacowania prawdopodobieństwa kolizji z dnem akwenu. Uzyskane wyniki mogą być wykorzystane do oceny ryzyka statków podchodzących do portów.
    The article presents the analysis of simulation research results of the newly designed ferry 'Piast' entering the modernized Ystad Port. The ship simulation model has also been described. After real time simulations the Monte Carlo method of underkeel water supply evaluation has been applied to assess the probability of ferry's collision with the bottom. The results may be used in risk assessment of ships entering ports.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2008, 13 (85); 22-28
    1733-8670
    2392-0378
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod symulacyjnych w analizie wielowymiarowych tablic wielodzielczych
    On the Use of the Monte Carlo Methods in the Multidimensional Contingency Tables Analysis
    Autorzy:
    Kończak, Grzegorz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/588315.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Analiza symulacyjna
    Metoda Monte Carlo
    Testy statystyczne
    Wnioskowanie statystyczne
    Inferential statistics
    Monte Carlo method
    Simulation analysis
    Statistical tests
    Opis:
    Recently the role of computer simulation methods in scientific research has significantly increased. In this paper the proposal of the use simulation methods to test for independence of some categorical variables with contingency tables is presented. The permutation test is used in this method. The comparison of obtained results and results of classically chi-square test of independence has been done. In presented examples the data from Polish General Public Opinion Poll have been used.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2013, 133; 107-118
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    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
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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