کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6758784 | 1431386 | 2018 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Inverse uncertainty quantification using the modular Bayesian approach based on Gaussian process, Part 1: Theory
ترجمه فارسی عنوان
اندازه گیری عدم قطعیت معکوس با استفاده از رویکرد بیزی مجهز به فرایند گاوسی، قسمت 1: نظریه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
معکوس عدم اطمینان معکوس، کالیبراسیون بیزی روند گاوسی، مدولار بیزی، اختلاف مدل،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
چکیده انگلیسی
In this paper, we used Bayesian analysis to establish the inverse UQ formulation, with systematic and rigorously derived metamodels constructed by Gaussian Process (GP). Due to incomplete or inaccurate underlying physics, as well as numerical approximation errors, computer models always have discrepancy/bias in representing the realities, which can cause over-fitting if neglected in the inverse UQ process. The model discrepancy term is accounted for in our formulation through the “model updating equation”. We provided a detailed introduction and comparison of the full and modular Bayesian approaches for inverse UQ, as well as pointed out their limitations when extrapolated to the validation/prediction domain. Finally, we proposed an improved modular Bayesian approach that can avoid extrapolating the model discrepancy that is learnt from the inverse UQ domain to the validation/prediction domain.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Nuclear Engineering and Design - Volume 335, 15 August 2018, Pages 339-355
Journal: Nuclear Engineering and Design - Volume 335, 15 August 2018, Pages 339-355
نویسندگان
Xu Wu, Tomasz Kozlowski, Hadi Meidani, Koroush Shirvan,