Metody plochy odezvy a citlivostní analýzy ve stochastické výpočtové mechanice (RESUS)
Cíle projektu
Navrhovaný projekt je zaměřen na systematické studium a rozvoj všech aspektů pokročilých metod plochy odezvy a citlivostní analýzy ve stochastické výpočtové mechanice. Hlavní motivací projektu je potřeba pracovat efektivně s časově náročnými výpočtovými modely na stochastické úrovni. Je třeba takových metod, které aproximují původní, výpočtově náročné modely jednoduššími, jejichž vyčíslení je rychlé. V rámci projektu budou vyvíjeny metody plochy odezvy založené na polynomické aproximaci a umělých neuronových sítích. Citlivostní analýza má těsný vztah k modelování metodami plochy odezvy, neboť pomocí citlivostní analýzy získáme vhled do chování výpočtového modelu. Citlivostní analýza modelu poskytne informaci o relativní významnosti každého vstupního parametru. Budou vyvinuty a aplikovány především tyto metody citlivostní analýzy: Metody založené na statistické simulaci, neparametrická pořadová korelace, citlivost pomocí souboru umělých neuronových sítí a citlivost založená na Sobolových indexech.
Klíčová slova
Response surface methodssensitivity analysisstructural reliabilityartificial neural networksstochastic computational mechanics
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
Standardní projekty 22 (SGA0201800001)
Hlavní účastníci
Vysoké učení technické v Brně / Fakulta stavební
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
18-13212S
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
Response surface and sensitivity analysis methods in stochastic computational mechanics (RESUS)
Anotace anglicky
The proposed project is focused on systematic treatment and progress of all aspects related to advanced response surface and sensitivity analysis methods in stochastic computational mechanics. The need to work effectively with time demanding computational models at stochastic level is the main motivation of the project. Methods in substituting the initial expensive model by a simpler model, fast to evaluate, are needed. The response surface methods will be developed based on polynomial approximation and artificial neural networks within the framework of the project. Sensitivity analysis has close relation to response surface modelling, as through sensitivity analysis we gain essential insight on computational model behavior. Sensitivity analysis of a model aims at quantifying the relative importance of each input parameter. Statistical simulation-based sensitivity analysis, non-parametric rank-order correlation, artificial neural networks ensemble-based parameter sensitivity analysis and sensitivity based on Sobol´s indeces will be mainly developed and applied.
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
20101 - Civil engineering
OECD FORD - vedlejší obor
—
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory
(dle převodníku)JN - Stavebnictví
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2018
Ukončení řešení
31. 12. 2020
Poslední stav řešení
—
Poslední uvolnění podpory
24. 4. 2020
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP21-GA0-GA-R/10:1
Datum dodání záznamu
22. 2. 2021
Finance
Celkové uznané náklady
4 571 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
4 419 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
152 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Uznané náklady
4 571 tis. Kč
Statní podpora
4 419 tis. Kč
0%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
OECD FORD
Civil engineering
Doba řešení
01. 01. 2018 - 31. 12. 2020