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 "polynomial chaos" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Stochastic finite element analysis using polynomial chaos
    Autorzy:
    Drakos, S.
    Pande, G. N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/178732.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    foundation settlements
    stochastic finite element
    polynomial chaos
    Opis:
    This paper presents a procedure of conducting Stochastic Finite Element Analysis using Polynomial Chaos. It eliminates the need for a large number of Monte Carlo simulations thus reducing computational time and making stochastic analysis of practical problems feasible. This is achieved by polynomial chaos expansion of the displacement field. An example of a plane-strain strip load on a semi-infinite elastic foundation is presented and results of settlement are compared to those obtained from Random Finite Element Analysis. A close matching of the two is observed.
    Źródło:
    Studia Geotechnica et Mechanica; 2016, 38, 1; 33-43
    0137-6365
    2083-831X
    Pojawia się w:
    Studia Geotechnica et Mechanica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Influence of uncertainty in aerodynamic performance on the dynamic response of a two stage gear system
    Autorzy:
    Tounsi, M.
    Beyaoui, M.
    Abboudi, K.
    Feki, N.
    Walha, L.
    Haddar, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/281135.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
    Tematy:
    gearbox
    uncertainty
    power coefficient
    random parameter
    polynomial chaos
    Opis:
    In this paper, the nonlinear dynamic response in a wind turbine system is considered and the quantification of uncertainty effects on the variability of this nonlinear response is investigated. Under dynamic conditions, a lumped model with 12 degrees of freedom is proposed taking into account the uncertainty associated to the power coefficient of the input aerodynamic torque. The dynamic response of the two-stage spur gear system is obtained using ODE45 solver of Matlab. The Polynomial Chaos (PC) method is used to introduce the uncertainties on the proposed model. A comparison between the two dynamic responses given by the proposed lumped dynamic model takes into account the uncertainty. It is performed on the existed model without uncertainty. Thus, the efficiency and robustness of the proposed new methodology is evaluated.
    Źródło:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2016, 54, 2; 601-612
    1429-2955
    Pojawia się w:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dynamic response of a spur gear system with uncertain parameters
    Autorzy:
    Guerine, A.
    Hami, A. E.
    Walha, L.
    Fakhfakh, T.
    Haddar, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/280323.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
    Tematy:
    uncertainty
    spur gear system
    polynomial chaos approach
    gear parameters
    Opis:
    In this paper, we propose a new approach for taking into account uncertainties based on the projection on polynomial chaos. The new approach is used to determine the dynamic response of a spur gear system with uncertainty associated to gear system parameters. The simulation results are obtained by the polynomial chaos approach for dynamic analysis under uncertainty. The proposed approach is an efficient probabilistic tool for uncertainty propagation. It has been found to be an interesting alternative to the parametric studies. The polynomial chaos results are compared with Monte Carlo simulations.
    Źródło:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2016, 54, 3; 1039-1049
    1429-2955
    Pojawia się w:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Numerical modeling of uncertainty in acoustic propagation via generalized Polynomial Chaos
    Autorzy:
    Dammak, Khalil
    Koubaa, Sana
    Elhami, Abdelkhalak
    Walha, Lassaad
    Haddar, Mohamed
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/280126.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
    Tematy:
    finite element simulation
    uncertainty quantification
    acoustic propagation
    generalized Polynomial Chaos
    Opis:
    This work aims at increasing the performance prediction for acoustic propagation systems that will operate in the presence of the inevitable parameters uncertainty. In the present contribution, the finite element method is applied to solve an acoustic problem described by the Helmholz equation when the geometric and material properties present uncertainty. The influence of the uncertainty of physical parameters on the pressure field is discussed. The results using the polynomial chaos expansion method are compared with Monte Carlo simulations. It is show that uncertainty levels in the input data could result in large variability in the calculated pressure field in the domain.
    Źródło:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2019, 57, 1; 3-15
    1429-2955
    Pojawia się w:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Research on the statistical characteristics of crosstalk in naval ships wiring harness based on Polynomial Chaos Expansion method
    Autorzy:
    Chi, Y.
    Li, B.
    Yang, X.
    Wang, T.
    Yang, K.
    Gao, Y.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/260090.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    naval ships wiring harness
    crosstalk
    Polynomial Chaos Expansion
    statistical characteristics
    Opis:
    Crosstalk in wiring harness has been studied extensively for its importance in the naval ships electromagnetic compatibility field. An effective and high-efficiency method is proposed in this paper for analyzing Statistical Characteristics of crosstalk in wiring harness with random variation of position based on Polynomial Chaos Expansion (PCE). A typical 14-cable wiring harness was simulated as the object of research. Distance among interfering cable, affected cable and GND is synthesized and analyzed in both frequency domain and time domain. The model of naval ships wiring harness distribution parameter was established by utilizing Legendre orthogonal polynomials as basis functions along with prediction model of statistical characters. Detailed mean value, mean square error, probability density function and reasonable varying range of crosstalk in naval ships wiring harness are described in both time domain and frequency domain. Numerical experiment proves that the method proposed in this paper, not only has good consistency with the MC method can be applied in the naval ships EMC research field to provide theoretical support for guaranteeing safety, but also has better time-efficiency than the MC method. Therefore, the Polynomial Chaos Expansion method.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2017, S 2; 205-214
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Real-time parameter estimation study for inertia properties of ground vehicles
    Metody estymacji parametrów w czasie rzeczywistym dla wyznaczania właściwości inercyjnych pojazdu terenowego
    Autorzy:
    Kolansky, J.
    Sandu, C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/139960.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    parameter estimation
    EKF
    polynomial chaos
    bayesian statistics
    estymacja parametrów
    chaos wielomianowy
    statystyka bayesowska
    Opis:
    Vehicle parameters have a significant impact on handling, stability, and rollover propensity. This study demonstrates two methods that estimate the inertia values of a ground vehicle in real-time. Through the use of the Generalized Polynomial Chaos (gPC) technique for propagating the uncertainties, the uncertain vehicle model outputs a probability density function for each of the variables. These probability density functions (PDFs) can be used to estimate the values of the parameters through several statistical methods. The method used here is the Maximum A-Posteriori (MAP) estimate. The MAP estimate maximizes the distribution of P(β ׀z) where β is the vector of the PDFs of the parameters and z is the measurable sensor comparison. An alternative method is the application of an adaptive filtering method. The Kalman Filter is an example of an adaptive filter. This method, when blended with the gPC theory is capable at each time step of updating the PDFs of the parameter distributions. These PDF’s have their median values shifted by the filter to approximate the actual values.
    Parametry pojazdu mają znaczny wpływ na jego właściwości, takie jak sterowalność, stabilność i odporność na wywrócenie. W pracy przedstawiono dwie metody estymacji parametrów inercyjnych pojazdu terenowego w czasie rzeczywistym. W modelu pojazdu z niepewnościami wyznacza się funkcje gęstości prawdopodobieństwa (PDF) dla każdej wielkości opisując propagację niepewności przez zastosowanie techniki uogólnionego chaosu wielomianowego (gPC). Funkcje te mogą być użyte do estymacji wartości parametrów przy wykorzystaniu różnych metod statystycznych. W pracy zastosowano metodę maksymalnego estymatora a posteriori (MAP). Estymator MAP maksymalizuje funkcję rozkładu P(β ׀z), gdzie β jest wektorem funkcji gęstości prawdopodobieństwa parametrów, a z jest wielkością mierzalną, otrzymaną z porównania wyjść czujników. Metodą alternatywną jest zastosowanie filtru adaptacyjnego, którego przykładem jest filtr Kalmana. Metoda ta, w połączeniu z techniką uogólnionego chaosu wielomianowego (gPC), umożliwia, w każdym kroku adaptacji, uaktualnianie funkcji gęstości prawdopodobieństwa (PDF) parametrów systemu. Działanie filtru powoduje, że mediany tych funkcji zmieniają się dążąc do rzeczywistych wartości poszukiwanych parametrów.
    Źródło:
    Archive of Mechanical Engineering; 2013, LX, 1; 7-21
    0004-0738
    Pojawia się w:
    Archive of Mechanical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A dynamic bi-orthogonal field equation approach to efficient Bayesian inversion
    Autorzy:
    Tagade, P. M.
    Choi, H. L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330516.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    Bayesian framework
    stochastic partial differential equation
    Karhunen–Loève expansion
    generalized polynomial chaos
    dynamically biorthogonal field equations
    ramy Bayesa
    stochastyczne równanie różniczkowe
    przekształcenie Karhunena-Loeve'a
    chaos wielomianowy
    Opis:
    This paper proposes a novel computationally efficient stochastic spectral projection based approach to Bayesian inversion of a computer simulator with high dimensional parametric and model structure uncertainty. The proposed method is based on the decomposition of the solution into its mean and a random field using a generic Karhunen–Loève expansion. The random field is represented as a convolution of separable Hilbert spaces in stochastic and spatial dimensions that are spectrally represented using respective orthogonal bases. In particular, the present paper investigates generalized polynomial chaos bases for the stochastic dimension and eigenfunction bases for the spatial dimension. Dynamic orthogonality is used to derive closed-form equations for the time evolution of mean, spatial and the stochastic fields. The resultant system of equations consists of a partial differential equation (PDE) that defines the dynamic evolution of the mean, a set of PDEs to define the time evolution of eigenfunction bases, while a set of ordinary differential equations (ODEs) define dynamics of the stochastic field. This system of dynamic evolution equations efficiently propagates the prior parametric uncertainty to the system response. The resulting bi-orthogonal expansion of the system response is used to reformulate the Bayesian inference for efficient exploration of the posterior distribution. The efficacy of the proposed method is investigated for calibration of a 2D transient diffusion simulator with an uncertain source location and diffusivity. The computational efficiency of the method is demonstrated against a Monte Carlo method and a generalized polynomial chaos approach.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 2; 229-243
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Polynomial chaos expansion method in estimating probability distribution of rotor-shaft dynamic responses
    Autorzy:
    Lasota, R.
    Stocki, R.
    Tauzowski, P.
    Szolc, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/200053.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    stochastic moment estimation
    sparse polynomial chaos expansion
    maximum entropy principle
    rotor
    uncertainties
    hybrid mechanical model
    random unbalance distribution
    zasada maksymalnej entropii
    wirnik
    niepewności
    model hybrydowy
    losowy rozkład asymetrii
    Opis:
    The main purpose of the study is an assessment of computational efficiency of selected numerical methods for estimation of vibrational response statistics of a large multi-bearing turbo-generator rotor-shaft system. The effective estimation of the probability distribution of structural responses is essential for robust design optimization and reliability analysis of such systems. The analyzed scatter of responses is caused by random residual unbalances as well as random stiffness and damping parameters of the journal bearings. A proper representation of these uncertain parameters leads to multidimensional stochastic models. Three estimation techniques are compared: Monte Carlo sampling, Latin hypercube sampling and the sparse polynomial chaos expansion method. Based on the estimated values of the first four statistical moments the probability density function of the maximal vibration amplitude is evaluated by the maximal entropy principle method. The method is inherently suited for an accurate representation of the probability density functions with an exponential behavior, which appears to be characteristic for the investigated rotor-shaft responses. Performing multiple numerical tests for a range of sample sizes it was found that the sparse polynomial chaos method provides the best balance between the accuracy and computational effectiveness in estimating the unknown probability distribution of the maximal vibration amplitude.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2015, 63, 2; 413-422
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja chaosu deterministycznego na podstawie liczby najbliższych sąsiadów
    The identification of deterministic chaos based on the number of nearest neighbors
    Autorzy:
    Zeug-Żebro, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/586042.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Chaos deterministyczny
    Lokalna aproksymacja wielomianowa
    Szeregi czasowe
    Współczynnik DETM
    Wykładnik Lapunowa
    Coefficient DETM
    Deterministic chaos
    Largest Lyapunov exponent
    Local polynomial approximation
    Time series
    Opis:
    Narzędzia służące do identyfikacji chaosu, pozwalają zwykle na wykrycie jedynie pojedynczego atrybutu dynamiki chaotycznej, np. wrażliwości na zmianę warunków początkowych, zatem przeprowadzenie bardziej wnikliwej analizy danych wymaga uwzględnienia uzupełniających się metod. Celem artykułu będzie identyfikacja chaosu deterministycznego na podstawie lokalnej aproksymacji wielomianowej, największego wykładnika Lapunowa oraz współczynnika DETM. W badaniach wykorzystane zostaną finansowe szeregi czasowe utworzone z cen zamknięcia wybranych indeksów giełd światowych.
    Methods of chaos identification typically allow detection of only a single attribute of the chaotic dynamics, such as e.g. a sensitivity to change of the initial conditions, therefore, to carry out a full analysis of the data requires consideration of the complementary methods. The aim of the article will be identification of chaotic dynamics in selected time series based on a local polynomial approximation, the largest Lyapunov exponent and the coefficient DETM. The test will be conducted based on the financial time series, which consist of closing prices of selected indices of stock exchanges worldwide.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 295; 119-131
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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