Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On the possibility of the utilizing polynomial chaos expansion for reliability-oriented sensitivity analysis

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F22%3APU146424" target="_blank" >RIV/00216305:26110/22:PU146424 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1063/5.0081542" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1063/5.0081542</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1063/5.0081542" target="_blank" >10.1063/5.0081542</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On the possibility of the utilizing polynomial chaos expansion for reliability-oriented sensitivity analysis

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper is focused on fast and efficient method of estimation of reliability-oriented sensitivity indices using Polynomial Chaos Expansion (PCE). It is shown that once the approximation of limit state function is created, it is possible to obtain condi-tional failure probabilities and sensitivity indices directly from PCE without any additional computational demands. The proposed approach is applied on fundamental numerical example with known reference solution and its efficiency and accuracy is discussed. Two reliability-oriented sensitivity indices directly oriented to the failure probability are estimated and compared. The comparison is performed on a interval of failure probability from zero to one. PCE has proven to be an effective tool for estimating sensitivity indices, especially for low probabilities of failure.

  • Název v anglickém jazyce

    On the possibility of the utilizing polynomial chaos expansion for reliability-oriented sensitivity analysis

  • Popis výsledku anglicky

    The paper is focused on fast and efficient method of estimation of reliability-oriented sensitivity indices using Polynomial Chaos Expansion (PCE). It is shown that once the approximation of limit state function is created, it is possible to obtain condi-tional failure probabilities and sensitivity indices directly from PCE without any additional computational demands. The proposed approach is applied on fundamental numerical example with known reference solution and its efficiency and accuracy is discussed. Two reliability-oriented sensitivity indices directly oriented to the failure probability are estimated and compared. The comparison is performed on a interval of failure probability from zero to one. PCE has proven to be an effective tool for estimating sensitivity indices, especially for low probabilities of failure.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20102 - Construction engineering, Municipal and structural engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA20-01734S" target="_blank" >GA20-01734S: Pravděpodobnostně orientovaná globální citlivostní měření konstrukční spolehlivosti</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    AIP Conference Proceedings

  • ISBN

    978-0-7354-4182-8

  • ISSN

    0094-243X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    1-4

  • Název nakladatele

    American Institute of Physics Inc.

  • Místo vydání

    New York, USA

  • Místo konání akce

    Rhodes, Greece

  • Datum konání akce

    17. 9. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku