Cantitate/Preț
Produs

Uncertainty Modeling for Engineering Applications: PoliTO Springer Series

Editat de Flavio Canavero
en Limba Engleză Hardback – 16 ian 2019

Actualizarea adusă de Uncertainty Modeling for Engineering Applications rezidă în consolidarea metodologiilor de tip Uncertainty Quantification (UQ) prezentate în cadrul workshop-ului UMEMA 2017. Găsim în această carte o abordare integrată a tehnicilor de modelare, menită să ofere soluții concrete pentru evaluarea riscurilor în sisteme complexe. Structura volumului este organizată progresiv, începând cu strategii de cuadratură pentru aproximări polinomiale și continuând cu metode ponderate de ordin redus pentru ecuații cu derivate parțiale. Putem afirma că lucrarea excelează în prezentarea modelelor de tip „surrogate modeling” pentru analiza sensibilității și estimarea incertitudinii în localizarea bazată pe unghiul de sosire (AoA). Merită menționat că, spre deosebire de abordările pur teoretice, acest volum include studii de caz specifice, cum ar fi dozimetria stochastică pentru expunerea la radio-frecvență și testarea compatibilității electromagnetice (EMC). Complementar lui Fundamentals of Uncertainty Quantification for Engineers, care oferă o introducere generală în istoria probabilităților și metodele de bază, acest titlu editat de Flavio Canavero acoperă nișa aplicațiilor industriale avansate și a tehnicilor de colocație stochastică aplicate în electromagnetismul computațional. Progresia capitolelor facilitează înțelegerea modului în care incertitudinea măsurătorilor influențează deciziile de proiectare, culminând cu o analiză a abordărilor hibride posibilist-probabiliste. Volumul reușește să creeze un cadru comun pentru cercetătorii din aeronautică, inginerie mecanică și protecția mediului, demonstrând că, deși domeniile de aplicare diferă, fundamentul matematic pentru soluționarea incertitudinilor rămâne un element unificator esențial.

Citește tot Restrânge

Din seria PoliTO Springer Series

Preț: 62563 lei

Preț vechi: 78204 lei
-20%

Puncte Express: 938

Carte disponibilă

Livrare economică 04-18 mai


Specificații

ISBN-13: 9783030048693
ISBN-10: 3030048691
Pagini: 192
Ilustrații: VIII, 184 p. 97 illus., 88 illus. in color.
Dimensiuni: 160 x 241 x 16 mm
Greutate: 0.49 kg
Ediția:1st ed. 2019
Editura: Springer
Colecția PoliTO Springer Series
Seria PoliTO Springer Series

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte cercetătorilor și inginerilor care au nevoie de instrumente matematice riguroase pentru a cuantifica riscurile în proiectare. Cititorul câștigă acces la tehnici avansate de modelare surrogate și Polynomial Chaos, esențiale pentru reducerea complexității statistice în experimente. Este un motiv concret pentru a achiziționa acest volum dacă lucrați în domenii unde precizia măsurătorilor este critică, precum EMC sau ingineria aerospațială.


Despre autor

Flavio Canavero este un profesor și cercetător distins, cunoscut pentru contribuțiile sale în domeniul compatibilității electromagnetice și al modelării matematice. În calitate de editor al acestei colecții din PoliTO Springer Series, el a coordonat o echipă internațională de experți pentru a transpune discuțiile tehnice de la workshop-ul UMEMA în resurse educaționale și profesionale de înaltă calitate. Expertiza sa asigură rigoarea științifică a volumului, facilitând dialogul între ingineria aplicată și metodele numerice avansate.


Descriere scurtă

This book provides an overview of state-of-the-art uncertainty quantification (UQ) methodologies and applications, and covers a wide range of current research, future challenges and applications in various domains, such as aerospace and mechanical applications, structure health and seismic hazard, electromagnetic energy (its impact on systems and humans) and global environmental state change. Written by leading international experts from different fields, the book demonstrates the unifying property of UQ theme that can be profitably adopted to solve problems of different domains. The collection in one place of different methodologies for different applications has the great value of stimulating the cross-fertilization and alleviate the language barrier among areas sharing a common background of mathematical modeling for problem solution. The book is designed for researchers, professionals and graduate students interested in quantitatively assessing the effects of uncertainties in their fields of application. The contents build upon the workshop “Uncertainty Modeling for Engineering Applications” (UMEMA 2017), held in Torino, Italy in November 2017.


Cuprins

Quadrature Strategies for Constructing Polynomial Approximations.- Weighted reduced order methods for parametrized partial differential equations with random inputs.- A new approach for state estimation.- Data-efficient Sensitivity Analysis with Surrogate Modeling.- Application of Polynomial Chaos Expansions for Uncertainty Estimation in Angle-of-Arrival based Localization.- Surrogate Modeling for Fast Experimental Assessment of Specific Absorption Rate.- Stochastic Dosimetry for Radio-Frequency exposure assessment in realistic scenarios.- On the Various Applications of Stochastic Collocation in Computational Electromagnetics.- Reducing the statistical complexity of EMC testing: improvements for radiated experiments using stochastic collocation and bootstrap methods.- Hybrid Possibilistic-Probabilistic Approach to Uncertainty Quantification in Electromagnetic Compatibility Models.- Measurement uncertainty cannot always be calculated.

Notă biografică

Flavio G. Canavero is professor of Circuit Theory and Electromagnetic Compatibility at Politecnico di Torino, Italy. His research interests include: signal integrity and electromagnetic compatibility, modeling of lossy and non-uniform interconnects, circuit equivalents via model order reduction, behavioral modeling of digital devices, field coupling to multiwire cables, statistical methods in EMC, interaction of electromagnetic radiation with biological systems, remote sensing of the atmosphere. 

Caracteristici

Shares cutting edge uncertainty quantification ideas with a wide audience Draws together the work of engineers, mathematicians, physicists, and statisticians Provides a view of a traditionally mathematical topics from an engineering perspective