Título :	Advances in Uncertainty Quantification and Optimization Under Uncertainty with Aerospace Applications : Proceedings of the 2020 UQOP International Conference
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Vasile, Massimiliano, ; Quagliarella, Domenico,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2021
Número de páginas:	IX, 457 p. 172 ilustraciones, 137 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-80542-5
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Ingeniería Aeroespacial  Astronáutica  Optimización matemática  Tecnología aeroespacial y astronáutica  Exploración espacial y astronáutica  Mejoramiento
Índice Dewey:	629.1
Resumen:	La Conferencia Internacional sobre Cuantificación y Optimización de la Incertidumbre de 2020 reunió a investigadores de renombre internacional en los campos de la optimización y la cuantificación de la incertidumbre. Los procedimientos resultantes cubren todos los aspectos relacionados con la gestión y optimización de la incertidumbre computacional, con especial énfasis en los problemas de ingeniería aeroespacial. Las contribuciones del libro están organizadas en cuatro temas principales: Aplicaciones de la incertidumbre en la ingeniería aeroespacial Probabilidad, teoría y aplicaciones imprecisas Optimización del diseño robusto y basado en la confiabilidad en la ingeniería aeroespacial Cuantificación, identificación y calibración de la incertidumbre en modelos aeroespaciales Este volumen de actas es útil en todas las disciplinas. ya que reúne la experiencia de los investigadores teóricos y de aplicaciones en un marco unificado.
Nota de contenido:	Chapter 1. Cloud Uncertainty Quantification for Runback Ice Formations in Anti-Ice Electro-Thermal Ice Protection Systems -- Chapter 2. Multi-fidelity Surrogate Assisted Design Optimisation of an Airfoil under Uncertainty using Far-Field Drag Approximation -- Chapter 3. Scalable dynamic asynchronous Monte Carlo framework applied to wind engineering problems -- Chapter 4. Multi-Objective Optimal Design and Maintenance for Systems Based on Calendar Times Using MOEA/D-DE -- Chapter 5. From Uncertainty Quanti cation to Shape Optimization: Cross-Fertilization of Methods for Dimensionality Reduction -- Chapter 6. Multi-Objective Robustness Analysis of the Polymer Extrusion Process -- Chapter 7. Quantification of operational and geometrical uncertainties of a 1.5 stage axial compressor with cavity leakage flows -- Chapter 8. Can Uncertainty Propagation Solve the Mysterious Case of Snoopy ? -- Chapter 9. Robust Particle Filter for Space Navigation under Epistemic Uncertainty -- Chapter 10. Computingbounds for imprecise continuous-time Markov chains using normal cones -- Chapter 11. Simultaneous Sampling for Robust Markov Chain Monte Carlo Inference -- Chapter 12. Computing Expected Hitting Times for Imprecise Markov Chains -- Chapter 13. Multi-Objective Robust Trajectory Optimization of Multi Asteroid Fly-By Under Epistemic Uncertainty -- Chapter 14. Reliability-based Robust Design Optimization of a Jet Engine Nacelle -- Chapter 15. Bayesian Optimization for Robust Solutions under Uncertain Input -- Chapter 16. Optimization under Uncertainty of Shock Control Bumps for Transonic Wings -- Chapter 17. Multi-objective design optimisation of an airfoil with geometrical uncertainties leveraging multi- delity Gaussian process regression -- Chapter 18. High-Lift Devices Topology Robust Optimisation using Machine Learning Assisted Optimisation -- Chapter 19. Network Resilience Optimisation of Complex Systems -- Chapter 20. Gaussian Processes for CVaR approximation in Robust Aerodynamic Shape Design -- Chapter 21. Inference methods for gas/surface interaction models: from deterministic approaches to Bayesian techniques -- Chapter 22. Bayesian Adaptive Selection Under Prior Ignorance -- Chapter 23. A Machine-Learning Framework for Plasma-Assisted Combustion using Principal Component Analysis and Gaussian Process Regression -- Chapter 24. Estimating exposure fraction from radiation biomarkers: a comparison of frequentist and Bayesian approaches -- Chapter 25. A Review of some recent advancements in Non-Ideal Compressible Fluid Dynamics -- Chapter 26. Dealing with high dimensional inconsistent measurements in inverse problems using surrogate modeling: an approach based on sets and intervals -- Chapter 27. Stochastic Preconditioners for Domain Decomposition Methods -- Index.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Advances in Uncertainty Quantification and Optimization Under Uncertainty with Aerospace Applications : Proceedings of the 2020 UQOP International Conference [documento electrónico] / Vasile, Massimiliano, ; Quagliarella, Domenico,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - IX, 457 p. 172 ilustraciones, 137 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-80542-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Ingeniería Aeroespacial  Astronáutica  Optimización matemática  Tecnología aeroespacial y astronáutica  Exploración espacial y astronáutica  Mejoramiento
Índice Dewey:	629.1
Resumen:	La Conferencia Internacional sobre Cuantificación y Optimización de la Incertidumbre de 2020 reunió a investigadores de renombre internacional en los campos de la optimización y la cuantificación de la incertidumbre. Los procedimientos resultantes cubren todos los aspectos relacionados con la gestión y optimización de la incertidumbre computacional, con especial énfasis en los problemas de ingeniería aeroespacial. Las contribuciones del libro están organizadas en cuatro temas principales: Aplicaciones de la incertidumbre en la ingeniería aeroespacial Probabilidad, teoría y aplicaciones imprecisas Optimización del diseño robusto y basado en la confiabilidad en la ingeniería aeroespacial Cuantificación, identificación y calibración de la incertidumbre en modelos aeroespaciales Este volumen de actas es útil en todas las disciplinas. ya que reúne la experiencia de los investigadores teóricos y de aplicaciones en un marco unificado.
Nota de contenido:	Chapter 1. Cloud Uncertainty Quantification for Runback Ice Formations in Anti-Ice Electro-Thermal Ice Protection Systems -- Chapter 2. Multi-fidelity Surrogate Assisted Design Optimisation of an Airfoil under Uncertainty using Far-Field Drag Approximation -- Chapter 3. Scalable dynamic asynchronous Monte Carlo framework applied to wind engineering problems -- Chapter 4. Multi-Objective Optimal Design and Maintenance for Systems Based on Calendar Times Using MOEA/D-DE -- Chapter 5. From Uncertainty Quanti cation to Shape Optimization: Cross-Fertilization of Methods for Dimensionality Reduction -- Chapter 6. Multi-Objective Robustness Analysis of the Polymer Extrusion Process -- Chapter 7. Quantification of operational and geometrical uncertainties of a 1.5 stage axial compressor with cavity leakage flows -- Chapter 8. Can Uncertainty Propagation Solve the Mysterious Case of Snoopy ? -- Chapter 9. Robust Particle Filter for Space Navigation under Epistemic Uncertainty -- Chapter 10. Computingbounds for imprecise continuous-time Markov chains using normal cones -- Chapter 11. Simultaneous Sampling for Robust Markov Chain Monte Carlo Inference -- Chapter 12. Computing Expected Hitting Times for Imprecise Markov Chains -- Chapter 13. Multi-Objective Robust Trajectory Optimization of Multi Asteroid Fly-By Under Epistemic Uncertainty -- Chapter 14. Reliability-based Robust Design Optimization of a Jet Engine Nacelle -- Chapter 15. Bayesian Optimization for Robust Solutions under Uncertain Input -- Chapter 16. Optimization under Uncertainty of Shock Control Bumps for Transonic Wings -- Chapter 17. Multi-objective design optimisation of an airfoil with geometrical uncertainties leveraging multi- delity Gaussian process regression -- Chapter 18. High-Lift Devices Topology Robust Optimisation using Machine Learning Assisted Optimisation -- Chapter 19. Network Resilience Optimisation of Complex Systems -- Chapter 20. Gaussian Processes for CVaR approximation in Robust Aerodynamic Shape Design -- Chapter 21. Inference methods for gas/surface interaction models: from deterministic approaches to Bayesian techniques -- Chapter 22. Bayesian Adaptive Selection Under Prior Ignorance -- Chapter 23. A Machine-Learning Framework for Plasma-Assisted Combustion using Principal Component Analysis and Gaussian Process Regression -- Chapter 24. Estimating exposure fraction from radiation biomarkers: a comparison of frequentist and Bayesian approaches -- Chapter 25. A Review of some recent advancements in Non-Ideal Compressible Fluid Dynamics -- Chapter 26. Dealing with high dimensional inconsistent measurements in inverse problems using surrogate modeling: an approach based on sets and intervals -- Chapter 27. Stochastic Preconditioners for Domain Decomposition Methods -- Index.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i