Generalized Tolerance Limit Evaluation Method to Determine Statistically Meaningful Minimum Code Simulations
Notice bibliographique
Résumé
The tolerance limit approach has been internationally adopted for nuclear safety analyses as a way of identifying more realistic safety limits in the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) methodology. The approach is based on the Wilks’ formula set suggested by the GRS (Gesellschaft fu¨r Anlagen-und Reaktorsicherheit), and consists of two approaches; one-sided approach to obtain a statistical meaning of the maximum output value in the multiple code runs, and two-sided approach for the minimum and maximum values at the same time. The Wilks’ formula set suggested by the GRS has been employed without questioning any ambiguities in its true meaning, especially in the two-sided approach. In this paper, the formula set is derived based on the binomial distribution as a direct vehicle to the formulas for clarification purposes. This approach is distinguished from the present integral form of the original Wilks’ formula in that it is based on the probability density function and the joint probability density function associated with the order statistics. The purposes of this paper are to derive the true meanings of the present Wilks’ formulas, which are applied in the nuclear safety analysis, and to derive a new set of formulas to determine statistically meaningful minimum number of code runs in the BEPU. An improved formula set, which consists of the Generalized Maximum Tolerance Limit (GMTL) and the Generalized Max-Mini Tolerance Limit (GMMTL), is proposed with an emphasis on a new form of the two-sided formula: Centered Two-sided Tolerance Limit (CTTL) formula, which is directly derived from the GMMTL formula. For example, a minimum number of 146 code runs is suggested in lieu of the present 93 code runs to achieve the 95th percentile with 95% confidence in the two-sided approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».