MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2160789306 · doi:10.1061/9780784413609.207

Estimation of Failure Probability by Limit State Sampling

2014· article· en· W2160789306 sur OpenAlexaff
Ivan Depina, Gudmund Eiksund, Thi Minh Hue Le, Gordon A. Fenton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbability density functionProbabilistic logicLimit (mathematics)Sampling (signal processing)Importance samplingComputer scienceLimit state designStatistical modelAlgorithmMathematical optimizationMathematicsStatisticsMonte Carlo methodArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel approach, referred to as Limit State Sampling, for estimating failure probabilities of engineering structures. The majority of methods used to evaluate failure probabilities involve a large number of simulations of the structural model. In situations with low failure probability and numerically complex structural models, this can become a computationally unpractical task. The Limit State Sampling approach is developed here with the intention of reducing the number of simulations of the structural model in the process of evaluation of the failure probability. This is performed by introducing a pseudo probabilistic density function with the purpose of sampling around the failure limit state. Samples from the pseudo probability density function are then used to construct a surrogate model of the structural behavior at the failure limit state. Finally, the failure probability is estimated by utilizing the efficiency of the surrogate model, with reduced computational expense. The novelty of the approach comes from the formulation of the pseudo probability density function and the application to the probabilistic analysis of structures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetProbabilistic and Robust Engineering DesignTravaux en français237 207