Книга "Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics" описывает вероятностную модель конечных элементов на основе байесовской статистики и применение ее в аэронавтике и механическом инженерном деле. Конечно-элементные модели широко используются для моделирования динамического поведения многих систем, включая электрические, авиационные и механические системы. Книга описывает вероятностное обновление конечно-элементных моделей, достигаемое с помощью байесовской статистики. Байесовская методология используется для оценки вероятностных конечно-элементных моделей, учитывающих неопределенности в измерениях и процедуре моделирования. Байесовская формулировка достигает этого, формулируя конечно-элементную модель как апостериорное распределение модели при известных данных, используя вычислительную статистику и применяя ее в аэронавтике и механическом инженерном деле. В книге просто объясняются вычислительные статистические методы, такие как алгоритм Метрополиса-Хастингса, Slice-сэмплинг, метод Марковской цепи Монте-Карло, гибридный метод Монте-Карло, а также Shadow Hybrid Monte Carlo и их применимость в инженерном деле. Ключевые особенности книги: содержит несколько статей в области обновления моделей с использованием байесовских методов, которые полезны для аспирантов; подробно объясняет использование байесовских методов для количественной оценки неопределенностей в механических конструкциях, а также использование методов Марковской цепи Монте-Карло для оценки байесовских формулировок. Книга является обязательной для чтения для исследователей, практиков и студентов в области механического и авиационного инженерного дела.
Электронная Книга «Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics» написана автором Tshilidzi Marwala в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119153009
Описание книги от Tshilidzi Marwala
Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics: Applications to Aeronautical and Mechanical Engineering Tshilidzi Marwala and Ilyes Boulkaibet, University of Johannesburg, South Africa Sondipon Adhikari, Swansea University, UK Covers the probabilistic finite element model based on Bayesian statistics with applications to aeronautical and mechanical engineering Finite element models are used widely to model the dynamic behaviour of many systems including in electrical, aerospace and mechanical engineering. The book covers probabilistic finite element model updating, achieved using Bayesian statistics. The Bayesian framework is employed to estimate the probabilistic finite element models which take into account of the uncertainties in the measurements and the modelling procedure. The Bayesian formulation achieves this by formulating the finite element model as the posterior distribution of the model given the measured data within the context of computational statistics and applies these in aeronautical and mechanical engineering. Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics contains simple explanations of computational statistical techniques such as Metropolis-Hastings Algorithm, Slice sampling, Markov Chain Monte Carlo method, hybrid Monte Carlo as well as Shadow Hybrid Monte Carlo and their relevance in engineering. Key features: Contains several contributions in the area of model updating using Bayesian techniques which are useful for graduate students. Explains in detail the use of Bayesian techniques to quantify uncertainties in mechanical structures as well as the use of Markov Chain Monte Carlo techniques to evaluate the Bayesian formulations. The book is essential reading for researchers, practitioners and students in mechanical and aerospace engineering.
