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J-GLOBAL ID：201202211698307143   整理番号：12A1237858

ベイズ法を用いたクリープモデルの選択

Selecting creep models using Bayesian methods

著者 (4件)： KEITEL Holger (Bauhaus-Universitaet Weimar, Res. Training Group 1462, Berkaer Str. 9, 99423, Weimar, DEU) ,  DIMMIG-OSBURG Andrea (Bauhaus-Universitaet Weimar, Dep. of Civil Engineering - Chair of Polymer Materials, Coudraystr. 11a, 99423, Weimar, DEU) ,  VANDEWALLE Lucie (Katholieke Universiteit Leuven, Dep. of Civil Engineering - Building Materials and Building Technol. Section ...) ,  SCHUEREMANS Luc (Katholieke Universiteit Leuven, Dep. of Civil Engineering - Building Materials and Building Technol. Section ...)
資料名： Materials and Structures  (Materials and Structures)
巻： 45  号： 10  ページ： 1513-1533  発行年： 2012年10月 
JST資料番号： C0802B  ISSN： 1359-5997  CODEN： MASTED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クリープ予測モデルの開発は広範な研究分野であり,多くの様々なモデルが既に提案されている。本稿では,特定の実験データについてクリープモデルの予測性能の評価方法を提案する。この論文の範囲内では,Bockholdの従ったモデルとHeidolfに従ったモデルが検討されている。まず,モデルのパラメータが,既存の実験データに対して識別される。これはBeckとチャンによって開発された更新ベイズのサンプリングベースアプローチを使用して行われる。 Beckとチャーンによる手法への拡張では,不正確な測定データから来る不確実性は,更新アルゴリズム内の尤度関数の定義の中で考慮される。測定がより不正確になれば,推定モデルパラメータとモデルの予知はますます不確実なる。識別は様々な短期および長期クリープ試験について実行された。意図は,これらのモデルを検証することではなく,個別のテストクリープ挙動のその予知を評価することである。結果は,モデルのパラメータの識別可能性は両方のモデルで異なっていることを示し,その結果,モデル予知はその不確実性に違いがある。第二に,モデルは2つの異なる方法を用いて評価される。その2の方法は,オッカム係数に基づきマッケイ,Beck,ユンに従った確率モデル選択と,パラメータとモデルの不確実性を考慮した不確実性の比較である。クリープモデルの評価結果は実験で異なっている。モデルHeidolfはより柔軟性があり,データへのより良い適合感を与えるが,しかし,それはモデルBockholdに比べて短期的な測定値を使用しており,信頼性の高い長期のクリープ変形を予測するのに失敗している。評価手法を比較すると,クリープ予知の不確実性の分析は確率的モデル選択を用いた評価より安定であることが明らかになる。Copyright 2012 RILEM Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *統計学 ,  *クリープ ,  *モデル ,  *選択 ,  予測 ,  尤度関数 ,  アルゴリズム ,  パラメータ ,  不確実性 ,  確率モデル ,  信頼性 ,  クリープ試験 ,  短期 ,  期間 ,  同定
準シソーラス用語： *Bayes法 ,  確率的モデル ,  長期

分類 (1件)： 建設材料一般  (RA06010S)

タイトルに関連する用語 (2件)： ベイズ法 ,  クリープモデル