Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics (Hb 2017)
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley, 2016
- Hardcover
- Neu
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- Titel
- Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics (Hb 2017)
- Autor
- Marwala, Tshilidzi; Boulkaibet, Ilyes; Adhikari, Sondipon
- Verlag
- Wiley
- Veröffentlichungsjahr
- 2016
- Zustand
- New
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1119153034
- ISBN-13
- 9781119153030
Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics: Applications to Aeronautical and Mechanical Engineering
Tshilidzi Marwala and Ilyes Boulkaibet, University of Johannesburg, South Africa
Sondipon Adhikari, Swansea University, UK
Covers the probabilistic finite element model based on Bayesian statistics with applications to aeronautical and mechanical engineering
Finite element models are used widely to model the dynamic behaviour of many systems including in electrical, aerospace and mechanical engineering.
The book covers probabilistic finite element model updating, achieved using Bayesian statistics. The Bayesian framework is employed to estimate the probabilistic finite element models which take into account of the uncertainties in the measurements and the modelling procedure. The Bayesian formulation achieves this by formulating the finite element model as the posterior distribution of the model given the measured data within the context of computational statistics and applies these in aeronautical and mechanical engineering.
Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics contains simple explanations of computational statistical techniques such as Metropolis-Hastings Algorithm, Slice sampling, Markov Chain Monte Carlo method, hybrid Monte Carlo as well as Shadow Hybrid Monte Carlo and their relevance in engineering.
Key features:
- Contains several contributions in the area of model updating using Bayesian techniques which are useful for graduate students.
- Explains in detail the use of Bayesian techniques to quantify uncertainties in mechanical structures as well as the use of Markov Chain Monte Carlo techniques to evaluate the Bayesian formulations.
The book is essential reading for researchers, practitioners and students in mechanical and aerospace engineering.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Dr. Ilyes Boulkaibet is currently a researcher at the University of Johannesburg. He received a PhD from the University of Johannesburg, a second MSc from Stellenbosch University, an MSc from the University of Constantine 1 Algeria, and a Bachelor of Engineering from University of Constantine 1 Algeria. Dr. Ilyes Boulkaibet has published papers in international journals and has participated in numerous conferences including the International Modal Analysis Conference. Dr. Boulkaibet’s research areas are multidisciplinary in nature and include uncertainty quantification in computational mechanics, dynamics of complex systems, inverse problems for linear and non-linear dynamics and control systems.
Professor Adhikari is the chair of Aerospace Engineering in the College of Engineering of Swansea University. He received his MSc from the Indian Institute of Science and a PhD from the University of Cambridge. He was a lecturer at the Bristol University and a Junior Research Fellow in Fitzwilliam College, Cambridge. He has been a visiting Professor at the University of Johannesburg, Carleton University and the Los Alamos National Laboratory . Professor Adhikari's research areas are multidisciplinary in nature and include uncertainty quantification in computational mechanics, bio- and nano-mechanics (nanotubes, graphene, cell mechanics, nano-bio sensors), dynamics of complex systems, inverse problems for linear and non-linear dynamics and vibration energy harvesting.
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