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 distributions" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Do primary event uncertainty distributions impact top event distribution?
    Autorzy:
    Górska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/118570.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    fault tree
    primary events distributions
    top event distribution
    uncertainty assessment
    mode
    uncertainty coefficient
    reliability structure function
    Monte Carlo simulation
    Opis:
    The risk analysis is an essential element of planning, production and operation of technical equipment. This paper deals with the fault tree. The fault tree analysis belongs to the most commonly used risk assessment methods. The main aim of the paper is to ask for the question: does the top event uncertainty assessment have a relationship with adopted assumption of primary events distribution?To achieve this aim a computer simulation that involve random numbers, commonly known as the Monte Carlo method, was used. The research makes use of the Beta, Lognormal, Johnson SJ and truncated Normal distribution.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2011, 3; 133-145
    1897-7421
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Experiencing a probabilistic approach to clarify and disclose uncertainties when setting occupational exposure limits
    Autorzy:
    Vernez, David
    Fraize-Frontier, Sandrine
    Vincent, Raymond
    Binet, Stéphane
    Rousselle, Christophe
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2159984.pdf
    Data publikacji:
    2018-07-04
    Wydawca:
    Instytut Medycyny Pracy im. prof. dra Jerzego Nofera w Łodzi
    Tematy:
    risk management
    chemical toxicity
    assessment factors
    uncertainty distributions
    probabilistic methods
    occupational exposure limits
    Opis:
    Objectives Assessment factors (AFs) are commonly used for deriving reference concentrations for chemicals. These factors take into account variabilities as well as uncertainties in the dataset, such as inter-species and intra-species variabilities or exposure duration extrapolation or extrapolation from the lowest-observed-adverse-effect level (LOAEL) to the noobserved- adverse-effect level (NOAEL). In a deterministic approach, the value of an AF is the result of a debate among experts and, often a conservative value is used as a default choice. A probabilistic framework to better take into account uncertainties and/or variability when setting occupational exposure limits (OELs) is presented and discussed in this paper. Material and methods Each AF is considered as a random variable with a probabilistic distribution. A short literature was conducted before setting default distributions ranges and shapes for each AF commonly used. A random sampling, using Monte Carlo techniques, is then used for propagating the identified uncertainties and computing the final OEL distribution. Results Starting from the broad default distributions obtained, experts narrow it to its most likely range, according to the scientific knowledge available for a specific chemical. Introducing distribution rather than single deterministic values allows disclosing and clarifying variability and/or uncertainties inherent to the OEL construction process. Conclusions This probabilistic approach yields quantitative insight into both the possible range and the relative likelihood of values for model outputs. It thereby provides a better support in decision-making and improves transparency. Int J Occup Med Environ Health 2018;31(4):475–489
    Źródło:
    International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health; 2018, 31, 4; 475-489
    1232-1087
    1896-494X
    Pojawia się w:
    International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modyfikacja sposobu obliczania niepewności pomiaru
    Modifying the Approach for Calculating the Measurement Uncertainty
    Autorzy:
    Fotowicz, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276174.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    niepewność pomiaru
    prawo propagacji niepewności
    propagacja rozkładów
    measurement uncertainty
    law of uncertainty propagation
    propagation of distributions
    Opis:
    Wspólny Komitet ds. Przewodników w Metrologii JCGM zaproponował zmianę podejścia dotyczącą obliczania niepewności pomiaru przy wykorzystaniu prawa propagacji niepewności. Celem jest zbliżenie uzyskiwanych wyników obliczania niepewności standardowej wielkości wyjściowej z wynikiem otrzymywanym przy zastosowaniu zasady propagacji rozkładów za pomocą metody Monte Carlo. W artykule przedstawiono skutki przyjęcia nowych zasad obliczania niepewności standardowej podczas wyznaczania błędu przyrządu pomiarowego.
    Joint Committee for Guides in Metrology JCGM proposed the change of an approach for calculating the measurement uncertainty using the law of propagation of uncertainty. The purpose is a comparison between the results of a standard uncertainty calculation of the output quantity with the use of the law of propagation and applying the propagation of distributions using a Monte Carlo method. In the article a results of the adoption of new approach for calculating the standard uncertainty of the measuring instrument error is presented.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2016, 20, 3; 29-32
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie rozkładu płasko-normalnego przy obliczaniu niepewności pomiaru
    Use of the Flatten-Gaussian distribution for calculating the measurement uncertainty
    Autorzy:
    Fotowicz, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153021.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    niepewność pomiaru
    rozkłady prawdopodobieństwa
    metody obliczeniowe
    measurement uncertainty
    probability distributions
    calculation methods
    Opis:
    Przedstawiono metody obliczania niepewności pomiaru w oparciu o rozkład płasko-normalny. Rozkład ten jest splotem rozkładu prostokątnego z normalnym. Metody opracowano w dwóch postaciach: analitycznej i numerycznej. Można je wykorzystać do obliczania niepewności pomiaru, gdy model pomiaru jest liniowy lub linearyzowany oraz gdy wielkościom wejściowym można przypisać rozkład Studenta, normalny, prostokątny lub trójkątny. Przedstawiono ocenę dokładności proponowanych metod i zilustrowano je praktycznym przykładem obliczeniowym.
    The paper presents methods using the Flatten-Gaussian distribution for calculating the measurement uncertainty. The Flatten-Gaussian distribution is a convolution of rectangular and normal distributions. The methods were worked out in the analytical and the numerical form. They can be used when the measurand model is a linear or linearized mathematical function, and the model input quantities are characterized by Student's, normal, rectangular, triangular and trapezoidal distributions. The proposed methods enable calculation of the measurement uncertainty with the accuracy close to that of the Monte Carlo method recommended in [2]. The analytical method is based on formula (6) including the quantile of the Flatten-Gaussian distribution, whereas the numerical method is based on sampling from this distribution as a random number generator given by formula (8). This random number generator can be created from two random number generators based on drawing from the rectangular and normal distribution. It immediately provides the set of possible values for the measurand. The methods can be easily implemented in common computational tools, such as a spreadsheet. They do not require the specialized software. The paper presents an example of a practical use of the proposed methods.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 6, 6; 595-598
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A logical device for processing nautical data
    Autorzy:
    Filipowicz, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/135599.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
    Tematy:
    probability density
    probability distributions
    nautical evidence
    uncertainty model
    nautical propositions
    simple belief structure
    Opis:
    Nautical measurements are randomly and systematically corrupted. There is a rich scope of knowledge regarding the randomness shown by results of observations. The distribution of stochastic distortions remains an estimate and is imprecise with respect to their parameters. Uncertainties can also occur through the subjective assessment of each piece of available data. The ability to model and process all of the aforementioned items through traditional approaches is rather limited. Moreover, the results of observations, the final outcome of a quality evaluation, can be estimated prior to measurements being taken. This a posteriori analysis is impaired and it is outside the scope of traditional, inaccurate data handling methods. To propose new solutions, one should start with an alternative approach towards modelling doubtfulness. The following article focusses on belief assignments that may benefit from the inclusion of uncertainty. It starts with a basic interval uncertainty model. Then, assignments engaging fuzzy locations around nautical indications are discussed. This fragment includes transformation from density functions to probability distributions of random errors. Diagrams of the obtained conversions are included. The presentation concludes with a short description of a computer application that implements the presented ideas.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2017, 52 (124); 65-73
    1733-8670
    2392-0378
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metrological Analysis of Precision of the System of Delivering a Water Capsule for Explosive Production of Water Aerosol
    Autorzy:
    Śmigielski, G.
    Toczek, W.
    Dygdała, R.
    Stefański, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/221553.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    water capsule airdrop control system
    uncertainty analysis
    GUM uncertainty framework
    propagation of distributions
    Opis:
    In this paper precision of the system controlling delivery by a helicopter of a water capsule designed for extinguishing large scale fires is analysed. The analysis was performed using a numerical method of distribution propagation (the Monte Carlo method) supplemented with results of application of the uncertainty propagation method. In addition, the optimum conditions for the airdrop are determined to ensure achieving the maximum area covered by the water capsule with simultaneous preserving the precision level necessary for efficient fire extinguishing.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2016, 23, 1; 47-58
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metody obliczania współczynnika rozszerzania w oparciu o splot rozkładu prostokatnego z normalnym
    Methods of the coverage factor evaluation basing on the convolution of rectangular and normal distributions
    Autorzy:
    Fotowicz, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/151953.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    rozkład prawdopodobieństwa
    splot
    niepewność pomiarowa
    niepewność rozszerzona
    współczynnik rozszerzenia
    uncertainty in measurement
    probability distribution
    convolution
    expanded uncertainty
    coverage factor evaluation
    Opis:
    Przedstawiono dwie metody wyznaczania współczynnika rozszerzenia w procedurach szacowania niepewności pomiaru przy wzorcowaniu. Metody polegają na przybliżeniu nieznanego rozkładu wielkości mierzonej rozkładem typu PN, który jest splotem pojedynczego rozkładu prostokątnego i normalnego. Metody można stosować gdy wielkości wejściowe opisane są rozkładem prostokatnym lub normalnym. Błąd metod przy wyznaczaniu współczynnika rozszerzenia dla poziomu ufnosi 95% na ogół zawarty jest w granicach +lub- 1%.
    Two methods for evaluation of coverage factor in procedure for calculating the uncertainty of measurement in calibration is presented. Methods based on approximation of unknown probability distribution of measured by RN distribution. The RN distribution is a convolution of rectangular and normal distributions. Methods may be applied when all input quantities have rectangular and normal distributions and coverage factor is corresponding to confidence level of 95%. The error of coverage factor corresponding to confidence level of 95% is usually +or-1%.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2004, R. 50, nr 4, 4; 13-16
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dwuelementowe estymatory wartości mezurandu próbek danych pomiarowych o trapezowych rozkładach prawdopodobieństwa - przegląd prac
    Two-component estimators of the measurand value of trapezoidal probability distributions of the data sample - overview of works
    Autorzy:
    Warsza, Z. L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156531.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    trapezowe rozkłady gęstości prawdopodobieństwa
    PDF
    estymatory
    środek rozpięcia
    ocena niepewności mezurandu
    trapezoidal probability density functions
    midrange
    estimators
    evaluation of measurand uncertainty
    Opis:
    Dla próbek modelowanych symetrycznymi trapezowymi rozkładami prawdopodobieństwa omówiono estymatory dwuelementowe (2C) wartości mezurandu jako formę liniową wartości średniej i środka rozpięcia próbki. Wyznaczono metodą Monte Carlo ich współczynniki i odchylenia standardowe (SD) jako funkcje kurtozy E lub stosunku podstaw trapezu ß. Wykazano, iż estymator 2C trapezowego rozkładu liniowego Trap w zakresie 0<ß<0,75 ma mniejsze SD niż środek rozstępu i średnia danych próbki. Określono też przedziały ß dla najlepszych estymatorów rozkładu CTrap - trapez krzywoliniowy. Zaproponowano uproszczony estymator 2C o obu współczynnikach 0,5. Poprzez symulację i przykład liczbowy sprawdzono jego skuteczność dla różnych ß. Ten nie objęty zaleceniami GUM estymator można zastosować w praktyce by dokładniej wyznaczać niepewność typu A.
    Two-component estimators (2C) of the measurand value of data samples modeled by symmetric trapezoidal probability distributions are considered and their accuracy is evaluated. For symmetrical trapezoidal PDF of straight as well curved sides, using the Monte-Carlo simulation method standard deviations (SD) of above estimators are evaluated. Established are broad range 0<ß<0,75 of upper and bottom bases ratios ß of the most accurate 2C estimator as the linear form of mid-range and mean values of the sample for linear trapezoidal PDF Trap(a,b), and shorter for CTrap(a,b,d). The new simplified 2C-estimator of equal coefficients is also proposed and positively tested. Both estimators successfully extend existing estimation of the measurand value and its accuracy by the uncertainty type A recommended in the international Guide GUM [1]. Problems solved are not described before in literature and could be effectively applied in practice of measurements and applied statistics for estimation of more accurate results.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 1, 1; 105-108
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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