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J-GLOBAL ID：201802271167905157   整理番号：18A0720837

Bayes法を用いた球面押込からの機械的性質の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating mechanical properties from spherical indentation using Bayesian approaches

著者 (4件)： Fernandez-Zelaia Patxi (George W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, United States) ,  Roshan Joseph V. (H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, United States) ,  Kalidindi Surya R. (George W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, United States) ,  Melkote Shreyes N. (George W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, United States)
資料名： Materials & Design  (Materials & Design)
巻： 147  ページ： 92-105  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0495B  ISSN： 0264-1275  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計装化インデンテーションにより,小材料体積における機械的挙動の迅速なキャラクタリゼーションが可能になる。しかし,圧子の下の不均一変形場は,固有の構成特性(例えばYoung率,降伏強さ)を推論することを困難にする。この逆問題は,一般的に関心のある特性に対してロバストな値を得ることができず,特性不確実性を定量化することができない最適化技法を用いて,文献において扱われている。さらに,現在の手法は誤差定義に対して非常に高い感度を示し,最適化技術は採用されている。これらの困難さを克服するために,2つの主なステップを含む代替アプローチを提案した。(i)球状押込の有限要素モデルを用いたGauss過程(またはクリギング)代理モデルの開発,(ii)BayesフレームワークとMarkov連鎖モンテカルロサンプリングを用いた逆解法。これらのアプローチを選択した事例研究を用いて実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化手法 ,  降伏強さ ,  Young率 ,  ロバスト性 ,  圧子 ,  Gauss過程 ,  Markov連鎖 ,  キャラクタリゼーション ,  逆問題 ,  モデル ,  事例研究 ,  不確実性 ,  クリギング
準シソーラス用語： 逆解析 ,  代用モデル ,  *Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 構成特性 ,  計装化押込 ,  Gauss過程モデリング ,  クリギング ,  有限要素代理モデリング

分類 (2件)： セラミック・磁器の性質  (YC03030G) ,  機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： Bayes法 ,  球面 ,  押込 ,  機械的性質 ,  推定