抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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今日,数値シミュレーションは,土壌または固体力学における多くの応用分野における機械的問題の記述を可能にし,例えば。物理的および計算モデル化のプロセス中に,理論モデルアプローチと幾何学的近似の多くは,誤差の源である。これらは,偶然(例えばモデルパラメータ)と認識(例えば数値近似)不確実性に区別することができた。リスク評価へのアクセスを得るために,これらの不確実性と誤差は捕捉され,定量化しなければならない。この目的のために新しい優先プログラムSPP1886はいわゆる多形不確実性定量化に焦点を当てたDFGによる設置されている。サブプロジェクト,SPP1886(sp12)の一部では,焦点は,土構造物の計算機シミュレーションにおける多形不確実性の定量化と評価に駆動され,特に流体で飽和した土壌である。強く結合した固体-流体応答挙動を記述するために,多孔質媒体(TPM)の理論を初期値および境界値問題の数値解[2,3]のための有限要素法(FEM)の枠組みの中で使用し,調製したであろう。計算結果に及ぼす種々の不確定性の影響を捕捉するために,解析的および確率的感度解析の二つの有望なアプローチは,決定論的構造解析[6 8]を高めるであろう。既に材料パラメータと初期値の変化に対する計算結果の高感度を与えた簡単な圧密問題。変分及び確率論的感度は,これらの感度を定量化することができる解析した。変分感度は最適化手順のためのツールとして使用され,連続関数として種々のパラメータの影響を捉えた。利点は解空間と効率的な計算時間の正確な近似であり,欠点は,解析的導出とアルゴリズム実装にある。統計の分野からの確率的感度解析では,費用を問題寸法に比例して増加するだけであった。定数値の代わりに,モデルパラメータを確率分布,ランダム値を提供するとして定義される。集合溶液データのシミュレーションのいくつかのサイクルで構成されている。ベイズ統計の異なるアプローチは,ほんの僅かなシミュレーションと正確な情報を可能にするであろう。全体的な目的は,長期的に土構造物のサイジングのためのより効率的な方法とツールの開発である。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】