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Uncertainty quantification/propagation in nonlinear models Robust reduction - generalized polynomial chaos

机译:非线性模型中的不确定性量化/传播鲁棒约简-广义多项式混沌

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摘要

Purpose - The purpose of this paper is to develop robust metamodels, which allow propagating parametric uncertainties, in the presence of localized nonlinearities, with reduced cost and without significant loss of accuracy.
机译:目的-本文的目的是开发健壮的元模型,该模型允许在存在局部非线性的情况下传播参数不确定性,从而降低成本,并且不会显着降低精度。

著录项

  • 来源
    《Engineering Computations》 |2017年第4期|1082-1106|共25页
  • 作者单位

    Univ Bourgogne Franche Comte, Dept Appl Mech, UMR6174, FEMTO ST Inst, Besancon, France|Univ Tunis, Natl High Sch Engn Tunis ENSIT, Tunis, Tunisia;

    Univ Bourgogne Franche Comte, Dept Appl Mech, UMR6174, FEMTO ST Inst, Besancon, France;

    Univ Bourgogne Franche Comte, Dept Appl Mech, UMR6174, FEMTO ST Inst, Besancon, France;

    Univ Tunis, Natl High Sch Engn Tunis ENSIT, Tunis, Tunisia;

    Univ Tunis, Natl High Sch Engn Tunis ENSIT, Tunis, Tunisia;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    CMS; Robustness; Reduction; gPCE; Nonlinearities; Uncertainties;

    机译:CMS;稳健性;还原;gPCE;非线性;不确定性;

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