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J-GLOBAL ID：201902281099337012   整理番号：19A1894600

モデル出力の大域感度解析のための人工神経回路網の利用【JST・京大機械翻訳】

Utilization of artificial neural networks for global sensitivity analysis of model outputs

著者 (3件)： Kala Zdenek (Brno University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Department of Structural Mechanics Veveri St. 95, ZIP 602 00, CZECH REPUBLIC) ,  Lehky David (Brno University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Department of Structural Mechanics Veveri St. 95, ZIP 602 00, CZECH REPUBLIC) ,  Novak Drahomir (Brno University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Department of Structural Mechanics Veveri St. 95, ZIP 602 00, CZECH REPUBLIC)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2116  号： 1  ページ： 120006-120006-4  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,入力量の可変性に対する出力量の感度測定への人工ニューラルネットワークの応用を扱った。元の非線形FEMモデルは,T形プレストレストコンクリート屋根桁の極限耐荷力能力を計算した。ラテン超立方体サンプリングアルゴリズムを用いて,入力変数のサンプルを生成した。グローバルSobol感度解析を,関心の量に及ぼす入力変動の影響を理解するために提案した。Sobol感度解析の出力を次の二つの感度解析により検証した。最初の研究は,人工ニューラルネットワークがグローバル感度解析の効果的評価に非常に有望であることを示した。人工ニューラルネットワークは入力量間の相互作用を排除しない。信頼性計算の満足できる正確さを維持することに関連する知識の非常に重要な部分である。Copyright 2019 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *感度解析 ,  耐荷力 ,  モデル ,  相互作用 ,  センシトメトリー ,  プレストレストコンクリート ,  *ニューラルネットワーク ,  信頼性 ,  屋根
準シソーラス用語： FEMモデル ,  *モデル出力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 力,仕事量,圧力,摩擦の計測法・機器  (AD05050V) ,  構造動力学  (HD02000E) ,  核融合装置  (BJ02083Z) ,  地震活動  (DC03030L) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル出力 ,  感度解析 ,  人工神経回路網