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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Uncertainty Quantification Using Random Set Based on IODM

verfasst von : Zhao Liang

Erschienen in: Proceedings of the 5th International Conference on Electrical Engineering and Automatic Control

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

This paper focuses on the mechanical model uncertainty quantification when the system parameters are in the form of probability box; for example, when the probability distribution of the system variable is specified by interval parameters, the variable is in the form of probability box. We develop an improved outer discretization method (IODM) for constructing random sets which provides a convenient mechanism for representing probability box. The method can increase the fineness of the random set’s approximation to the bounds of the probability box with a limited focal element. It is shown that the method is helpful for the uncertainty quantification when the model is computationally expensive.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Uncertainty Quantification Using Random Set Based on IODM
verfasst von
Zhao Liang
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-48768-6_99