به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

bayesian inference

در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • Damián Campos *, Enrique Löser, Marcelo Piovan
    The empirical Power Law model has a long usage history in cable self-damping studies, and several types of research have been done to characterize its parameters for various types of cables. In this work, a novel Bayesian model calibration framework is proposed and applied to study self-damping Optical Ground Wire (OPGW) cables. This technique then combines experimental and statistical approaches to obtain the confidence intervals for each parameter and characterize the different regions where the model presents other behaviors. The results enable a better calibration of the model's parameters and agree with the trends already set in the literature. They also provide a new understanding of the model and estimate different uncertainties its application entices.
    Keywords: Bayesian inference, self-damping, aeolian vibrations, Uncertainty quantification, OPGW cables
  • S. Taheri, R. Karami Mohammadi*

    Compared to traditional methods based on mean response evaluation of seismic parameters with significant confidence margin, the growing use of the new generation of performance-based design methods, which are based on loss and financial assessment, necessitates an increase in accuracy and reliability in probabilistic evaluation of structural response for all values of seismic parameters. Even with the same limited number of common nonlinear analyses, utilizing the Bayesian approach, which allows the use of diverse and even inaccurate data to form beliefs, is a powerful method to predict and enhance seismic response results. In this paper, the practicability of using linear analysis data in a Bayesian inference model to predict nonlinear responses is evaluated. A 20-story reinforced concrete special moment resisting frame is being considered, and a Bayesian model for prediction of the maximum story drift and the peak floor acceleration has been investigated. The Bayesian model was developed on linear results and finally updated with a limited number of nonlinear results. The predictability power of predictors, Bayesian model comparison among different likelihood functions, and common diagnostics tools in numerical solution of the Bayesian model developed on linear results, have all been examined. The results demonstrate a significant improvement in the outcomes, while proving the practicability of developing a stable and reliable model based on linear analysis data.

    Keywords: Bayesian inference, Bayesian model comparison, Demand parameters, Prediction of responses, Linear response spectrum analysis, Likelihood function
  • سید محمود مصباح*، زهرا پاکدامن، ماهان ملاجعفری، امیر گلرو

    با کاهش هزینه های جمعآوری داده، سیستمهای حمل و نقل از سیستمهای نیازمندبه داده، به سیستمهای نیازمندبه تحلیل داده ها تبدیل شده اند. از آنجایی که دقت این داده ها متناسب با منابع جمع آوری آن متفاوت است، شناسایی داده با دقت بالاتر با ترکیبی از چند منبع، چالش اصلی کار با داده هایی از این دست میباشد. روش همجوشی داده ها میتواند با بهم پیوند دادن داده های حاصل از منابع مختلف دقت داده ها را در راستای هدف مورد مطالعه افزایش دهد. هدف اصلی از این مقاله، بدست آوردن دقیقترین زمان سفر ممکن است.از جمله روش های همجوشی داده می توان به فیلتر کالمن، استنتاج بیز، شبکه های مصنوعی و تیوری دمپستر-شیفر اشاره کرد که در این تحقیق از استنتاج بیز استفاده شده و نتایج آن بررسی می شود. بر اساس این روش پیشنهاد شد که با ترکیب منابع مختلف داده که پوشش های زمانی و مکانی متفاوتی دارند،دقیقترین زمان سفر با پوشش زمانی و مکانی حداکثر از طریق همجوشی داده بدست آید. مطالعه موردی تونل نیایش در شمال تهران انتخاب شد که در آن تجهیزات گسترده سیستمهای حمل و نقل هوشمند نصب شده است. پس از تعیین دقت هر یک از منابع با استفاده از داده های خودروی شناور، زمان سفر همجوشی شده در یک روز که داده های همه منابع در آن موجود بود محاسبه گردید. در این تحقیق، با در نظر گرفتن امکان دسترسی همزمان به چند منبع داده در یک یا چند کمان مشترک، منابع داده های زمان سفر گوگل، داده های زمان سفر از حسگر های بلوتوث و شناساگرهای حلقه در همجوشی مورد استفاده قرار گرفت. زمان سفر بدست آمده دقت هزینه های زمان سفر دربرنامه ریزی حمل و نقل، اطلاعات تابلوهای پیام متغیر و نرم افزارهای مسیریاب را افزایش می دهد.

    کلید واژگان: همجوشی داده ها، زمان سفر گوگل، استنتاج بیز، زمان سفر، سیستم های حمل و نقل هوشمند
    Mahmoud Mesbah *, Zahra Pakdaman, Mahan Mollajafari, Amir Golroo

    As data collection costs decrease, transportation systems have shifted from systems requiring data to systems requiring data analysis. Since the accuracy of these data varies with the sources of data collection, acquiring higher accuracy data from a combination of multiple sources is the main challenge of working with such data. Data fusion is a very efficient mechanism can interconnect data from different sources to increase the accuracy of data in line with the purpose of the study.The main goal of this article is to get the most accurate travel time possible from multiple sources.Among the data fusion methods are the Kalman filter, Bayesian inference, artificial neural networks and Dumpster-Scheffer theory,from which the Bayesian inference is used and its results are investigated.It is proposed that by combining different data sources with different temporal and spatial coverage, the most accurate travel time with maximum spatial and temporal coverage would be achieved.The Niayesh tunnel in Tehran was selected as a case study,where extensive equipment for intelligent transportation systems is installed. After determining the accuracy of each source with floating car data, the fused travel time of one day in which multiple sources data were available was calculated.In this study, considering the possibility of simultaneous access to multiple data sources at the same location,the following source, Google travel time data, Bluetooth travel time data and Inductive loop detectors were fused. The improved travel time can increase the accuracy of travel time costs in transportation planning, information on variable message signs and routing software.

    Keywords: Data Fusion, Google Travel Time, Bayesian inference, Travel Time, Intelligent Transportation Systems
  • مهدی کماسی*، سید علی حسن زاده

    مقاومت فشاری و نفوذ یون کلرید (RCPT) به ترتیب از مشخصه های مهم مکانیکی و دوام بتن می باشند. استفاده از روش های تحلیلی مانند فرمول ها، نمودارها و نموگرام ها برای پیش بینی و تحلیل قابلیت اعتماد مقاومت فشاری بتن و RCPT همواره با ضعف های زیادی همراه بوده است و همچنین روش های محاسبات نرم نیز با وجود دارا بودن دقت مناسب در پیش بینی مقاومت فشاری و RCPT، به قابلیت اعتماد هر یک از این پارامترها نپرداخته اند. به همین خاطر در این پژوهش از روش احتمالاتی و خطی بیزین استفاده شده است. برای این منظور، براساس تعدادی نمونه بتنی، برای هر یک از پارامترهای مقاومت فشاری و RCPT یک رابطه احتمالاتی براساس ورودی های مساله و خروجی های خواسته شده، پیشنهاد شده است. دقت هر یک از روابط پیشنهادی مورد بررسی قرار گرفت و پس از صحت روابط داده شده، از آن ها برای تحلیل قابلیت اعتماد استفاده شد. در بخش بعدی این پژوهش، برای بررسی تحلیل قابلیت اعتماد از روش های تحلیل قابلیت اعتماد مرتبه اول (FORM)، نمونه گیری مونت کارلو و نمونه گیری پیشین برای بررسی قابلیت اعتماد مقاومت فشاری و RCPT استفاده شده است. تحلیل های حاصل از هر سه روش در ارزیابی مقاومت فشاری و RCPT نشان دادند که نتایج هر سه روش به هم بسیار نزدیک می باشند. بنابراین استفاده از روش FORM که یک روش خطی و با هزینه محاسباتی پایین تر است، می تواند گزینه مناسبی برای تحلیل قابلیت اعتماد مقاومت فشاری و RCPT بتن باشد.

    کلید واژگان: نمونه های بتن، تخمین بیزین، تحلیل مرتبه اول قابلیت اعتماد، نمونه گیری مونتکارلو، نمونه گیری پیشین
    Mehdi Komasi *, Seyed Ali Hassanzadeh

    Compression strength (CS) and rapid chloride permeability test (RCPT) are very significant parameters in mechanical and durability properties in concrete, respectively. Analytical methods such as formulas and graphs for prediction and reliability of CS and RCPT in concrete samples are gathered with many problems. Many soft computing methods are very accurate in the prediction of CS and RCPT but these methods are deterministic or have not reliability tools. For these reasons, Bayesian inference is used which is a probabilistic and linear method. For this purpose, according to some of the concrete samples, a probabilistic relation is proposed for each CS and RCPT. The accuracy of each proposed formula is tested, and after verification of them, reliability analysis is performed. In this study, the first-order reliability method (FORM), Monte-Carlo sampling (MCS), and histogram sampling are used for reliability analysis. Each of these methods has unique properties that FORM is linear and has a very short time-consuming. MCS and histogram sampling are nonlinear and have high time-consuming but their accuracy are very high. Histogram sampling is similar to MCS but in this type of analysis, reliability results for any outcomes are given, and time-consuming in this method is very high. A three-method analysis of CS and RCPT showed that the results are closed together. So, using FORM because of use easily and save time-consuming can be a reasonable choice for reliability analysis of CS and RCPT in concrete samples.

    Keywords: Concrete samples, Bayesian inference, FORM, Monte-Carlo sampling, Histogram sampling
  • Alana Lund *, Ilias Bilionis, Shirley J. Dyke
    Research interest in predictive modeling within the structural engineering community has recently been focused on Bayesian inference methods, with particular emphasis on analytical and sampling approaches. In this study, we explore variational inference, a relatively unknown class of Bayesian inference approaches which has potential to realize the computational speed, accuracy, and scalability necessary for structural health monitoring applications. We apply this method to the predictive modeling of a simulated Bouc-Wen system subject to base vibration and compare the performance of this inference approach to that of the unscented Kalman filter. From this investigation, we find that though variational inference is more computationally intensive than the unscented Kalman filter, it exhibits superior performance and flexibility.
    Keywords: system identification, predictive modeling, Bayesian inference, unscented Kalman filter, nonlinear systems
  • حسن شرفی*، سیده فائزه حسن زاده

    بررسی پتانسیل روانگرایی خاک نقش مهمی در کاهش خسارات زمین لرزه ها دارد که به دلیل پیچیدگی ماهیت خاک و زلزله امری دشوار است. مطالعات پیشین متفاوتی برای بررسی این پدیده انجام شده، اما این روش ها عمدتا به دلیل نادقیق بودن مدل سازی، درنظر نگرفتن عدم قطعیت های ناشی از پیچیدگی های خاک و زلزله، و یا استفاده از پایگاه داده های ناکافی با خطاهای زیادی روبرو هستند. در این مطالعه از روش استنباط بیژین به عنوان یک روش مدل سازی احتمالاتی با قابلیت به روز شدن و درنظرگرفتن عدم قطعیت پارامترهای مقاومتی و دینامیکی، با استفاده از یک پایگاه داده جامع از مشاهدات آزمایش نفوذ استاندارد مهمترین رخدادهای روانگرایی دنیا، برای توسعه تابع حالت حدی و ضریب اطمینان روانگرایی استفاده شد. برای نخستین بار با استفاده از روش قابلیت اعتماد مرتبه اول و مونت کارلو از روش نمونه گیری اهمیت و پیشینه نما در برآورد احتمال شکست و شاخص قابلیت اعتماد تابع حالت حدی روانگرایی خاک ها استفاده شد، سپس با کمک روش قابلیت اعتماد نمونه گیری پیشینه نما تابع چگالی احتمال (PDF) و تابع تجمعی احتمال (CDF) برای بررسی احتمال فراگذشت از مقادیر مورد نظر بدست آمد. آنالیزحساسیت مدل نیز برای برآورد اثرگذارترین عدم قطعیت صورت گرفت. درنتیجه ی این مطالعه، یک مدل احتمالاتی قدرتمند و کارا برای ارزیابی پتانسیل روانگرایی خاک ها توسعه داده شد. مقایسه نتایج حاصل از این مدل احتمالاتی با مدل های متعین و احتمالاتی متداول دیگر، کاهش قابل توجه در عدم قطعیت و انحراف معیار مدل، افزایش دقت، پیش بینی بهینه و درک کامل تری از رابطه ی بین احتمال شکست و ضریب اطمینان روانگرایی را نشان داد. روش های نمونه گیری مونت کارلو، نمونه گیری پیشینه نما و نمونه گیری اهمیت نیزتطابق بسیار خوبی در نتایج داشتند. در آنالیز حساسیت مدل پیشنهادی، عدم قطعیت پارامتر بزرگای زلزله به عنوان مهمترین عدم قطعیت مدل مشخص شد.

    کلید واژگان: پتانسیل روانگرایی، آزمایش نفوذ استاندارد، استنباط بیژین، نمونه گیری اهمیت، نمونه گیری پیشینه نما، آنالیزحساسیت
    Hassan Sharafi *, Seyedeh Faezeh Hassanzadeh

    Investigating the potential of soil liquefaction plays an important role in reducing earthquake damages. Prediction of this phenomenon is difficult due to the complexity of the nature of soil and earthquakes. Previous studies had many errors that include inaccurate modeling, inadequate databases and disregarding the uncertainties that are caused by soil and earthquake complexity. In this research Bayesian inference method is used as a probabilistic modeling method. This method used a comprehensive database of standard penetration test (SPT). For the first time, first-order reliability method (FORM) and importance sampling method were used to estimate the probability of failure and the reliability index of the limit state function of liquefaction. Then with the help histogram sampling, probability density function (PDF) and cumulative probability function (CDF) were obtained to investigate the probability of transgression. A sensitivity analysis of the model was also performed to estimate the most effective parameters. As a result of this study, a robust and efficient probabilistic model was developed to evaluate the liquefaction potential of soils. Comparing the results of this probabilistic model with other deterministic and probabilistic models showed a significant reduction in model uncertainty and standard deviation, increased accuracy and a better understanding of the relationship between failure probability and safety factor of liquefaction. Monte Carlo sampling and importance sampling methods were closed to each other. In the sensitivity analysis of the proposed model, the uncertainty of the magnitude of the earthquake parameter was identified as the most important uncertainty of the model.

    Keywords: Liquefaction potential, Standard penetration test, Bayesian inference, Histogram sampling, Importance sampling, Sensitivity analysis
  • مهدی کماسی*، سید علی حسن زاده

    مقاومت فشاری و نفوذ یون کلرید (RCPT) از جمله پارامترهای مهم هر نمونه بتن می باشند که به ترتیب در بیان خصوصیات مکانیکی و دوام بتن آورده می شوند. با داشتن مقاومت فشاری هر نمونه می توان درمورد خصوصیات مکانیکی آن نمونه بتن بحث نمود اما باید دانست که بتن علاوه بر خصوصیات مکانیکی مناسب، باید دارای دوام مناسبی در برابر حملات یون های مخربی مانند کلریدها و سولفات ها باشد. یون کلرید از جمله یون های خطرناکی است که موجب خوردگی میلگردهای فولادی می شود. در این پژوهش برای پیش بینی مقاومت فشاری و نفوذ یون کلرید در بتن حاوی متاکایولن، تعداد 100 داده آزمایشگاهی از بتن های حاوی متاکایولن گردآوری شده است. برای پیش بینی مقاومت فشاری و نفوذ یون کلرید از روش های استنباط بیژین و برنامه ریزی بیان ژن (GEP) استفاده شده است. برای این منظور  75 داده به منظور واسنجی و 25 داده نیز برای صحت سنجی انتخاب شده است. در هر دو روش برای پیش بینی مقاومت فشاری و نفوذ یون کلرید از هفت پارامتر ورودی استفاده شده است که شامل سن نمونه بتن، سیمان، متاکایولن،  میزان آب طرح اختلاط، درشت دانه، ریزدانه و مقاومت سطحی می باشند. ضریب تبیین (R2) برای داده های صحت سنجی  مقاومت فشاری در روش های بیژین و GEP برابر 0.96 شده است. ضریب R2 برای داده های صحت سنجی RCPT برای روش های بیژین و GEP به میزان 0.97 بدست آمد. اگرچه ضریب تبیین دو روش استنباط بیژین و GEP با هم برابر شده است اما مقدار خطای روش بیژین کمتر از خطای حاصل از GEP شده است. نتایج حاصل از استنباط بیژین و GEP نشان می دهند که هر دو روش برای پیش بینی مقاومت فشاری و نفوذ یون کلرید از دقت بالایی برخوردار هستند. همچنین بر اساس روش قابلیت اعتماد مرتبه اول (FORM) شاخص های قابلیت اعتماد براساس مقادیر میانگین نمونه ها برای چندین مقدار مرزی مختلف محاسبه شدند و مشخص شد که آستانه شکست برای بتن 45 مگاپاسکال و آستانه نفوذ یون کلرید برابر 2000 کولمب است.

    کلید واژگان: مقاومت فشاری، استنباط بیژین، برنامه ریزی بیان ژن، قابلیت اعتماد، RCPT، FORM
    Mehdi Komasi*, Seyed Ali Hassanzadeh

    Compressive strength (CS) and rapid chloride permeability test (RCPT) are the most important tests in the concrete industry. CS is the most significant characteristic of concrete mechanical properties that can show other mechanical properties like the module of elasticity. Chloride penetration could degradation of concrete durability. In the Persian Gulf, chloride penetration is the most dangerous effect on steel rebar corrosion. Therefore, CS and RCPT are related to mechanical and durability properties and should be studied more carefully. In this research, CS and RCPT are predicted using soft computing. For this purpose, Bayesian inference is used for prediction of them. Bayesian inference is a subset of linear regression but unlike conventional regressions that are deterministic, this type of regression is probabilistic. So, in this research is used of probabilistic analysis replaced deterministic analysis. Gene expression programming (GEP) is used for comparison of their results versus Bayesian inference. For research performing, 100 concrete samples containing metakaolin are considered that 75 samples are selected as training, and 25 samples are selected as testing data. seven input data are considered for prediction of CS and RCPT that contains the age of concrete (day), cement (kg/m3), water (kg/m3), metakaolin (kg/m3), fine aggregate (kg/m3), coarse aggregate (kg/m3) and surface resistance (KΩS). Output parameters are CS (MPa) and RCPT (Coulomb) that for predicting them, independent analysis should be performed. Results show that Bayesian inference in CS prediction has an excellent ability that the R2 coefficient for training and testing is 0.96. These values for GEP were 0.93 and 0.96 respectively. Values of root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) in Bayesian inference for training are 2.55 and 1.84 MPa respectively. These values for testing are 2.75 and 2.25 MPa. The values of RMSE and MAE for GEP training are 3.46 and 2.60 MPa and for testing these values are 3.43 and 2.65 MPa respectively. A comparison between evaluation parameters (i.e. R2, RMSE, and MAE) showed that Bayesian inference and GEP have excellent accuracy. In Bayesian inference, R2 coefficients for RCPT training and testing are 0.98 and 0.97 respectively. These values for GEP are 0.96 and 0.97 respectively. RMSE and MAE values in Bayesian inference for training are 223.14 and 161.58 Coulomb and these values for testing are 269.56 and 233.25 Coulomb respectively. RMSE and MAE values for GEP in training are 311.73 and 239.34 Coulomb respectively and these values for testing are 306.92 and 252.67 respectively. Results of CS and RCPT are showed that Bayesian inference is a good method for the prediction of concrete properties. On the other side, Bayesian is linear and has a little time consuming compared to nonlinear methods like GEP. In the next part of this study, first-order reliability method (FORM) is used for reliability analysis of CS and RCPT. Reliability index or beta and probability of failure (Pf) are the most important component in FORM analysis that are calculated in each analysis. For this purpose, mean values of input data are selected as inputs in reliability analysis. Results of reliability analysis indicated that when the CS is considered less than 45 MPa, the probability of failure is not considerable. Reliability analysis of RCPT in concrete samples is indicated that the value of 2000 Coulomb is a threshold value for the probability of failure. Therefore, if the RCPT of concrete samples is less than 2000 Coulomb, the probability of permeability is increased.

    Keywords: CS, RCPT, Bayesian inference, gene expression programming, reliability analysis, FORM
  • Firozeh Bastan, Seyyed MohamadTaghi Kamel Mirmostafaee*

    Here, we work on the problem of point estimation of the parameters of the Poisson-exponential distribution through the Bayesian and maximum likelihood methods based on complete samples. The point Bayes estimates under the symmetric squared error loss (SEL) function are approximated using three methods, namely the Tierney Kadane approximation method, the importance sampling method and the Metropolis-Hastings within Gibbs algorithm. The interval estimators are also obtained. The performance of the point and interval estimators are compared with each other by means of a Monte Carlo simulation. Several conclusions are given at the end.

    Keywords: Bayesian inference, Importance sampling method, Metropolis-Hastings within Gibbs algorithm, Monte Carlo simulation, Poisson-exponential distribution, Tierney Kadane approximation
  • Mohammad Saber Fallah Nezhad, Abolghasem Yousefi Babadi
    Acceptance Sampling models have been widely applied in companies for the inspection and testing the raw material as well as the final products. A number of lots of the items are produced in a day in the industries so it may be impossible to inspect/test each item in a lot. The acceptance sampling models only provide the guarantee for the producer and consumer that the items in the lots are according to the required specifications that they can make appropriate decision based on the results obtained by testing the samples. Acceptance sampling plans are practical tools for quality control applications which consider quality contracting on product orders between the vendor and the buyer. Acceptance decision is based on sample information. In this research, dynamic programming and Bayesian inference is applied to decide among decisions of accepting, rejecting, tumbling the lot or continuing to the next decision making stage and more sampling. We employ cost objective functions to determine the optimal policy. First, we used the Bayesian modelling concept to determine the probability distribution of the nonconforming proportion of the lot and then dynamic programming is utilized to determine the optimal decision. Two dynamic programming models have been developed. First one is for the perfect inspection system and the second one is for imperfect inspection. At the end, a case study is analysed to demonstrate the application the proposed methodology and sensitivity analyses are performed.
    Keywords: Acceptance Sampling, Bayesian Inference, Dynamic Programming, Inspection Errors, Quality Cost
  • Mohammad Saber Fallah Nezhad, Ali Mostafaeipour
    In order to perform Preventive Maintenance (PM), two approaches have evolved in the literature. The traditional approach is based on the use of statistical and reliability analysis of equipment failure. Under statistical-reliability (S-R)-based PM, the objective of achieving the minimum total cost is pursued by establishing fixed PM intervals, which are statistically optimal, at which to replace or overhaul equipments or components. The second approach involves the use of sensor-based monitoring of equipment condition in order to predict occurrence of machine failure. Under condition-based (C-B) PM, intervals between PM works are no longer fixed, but are performed only “when needed”. It is obvious that Condition Based Maintenance (CBM) needs an on-line inspection and monitoring system that causes CBM to be expensive. Whenever this cost is infeasible, we can develop other methods to improve the performance of traditional (S-R)-based PM method. In this research, the concept of Bayesian inference was used. The time between machine failures was observed, and with combining Bayesian Inference with (S-R)-based PM, it is tried to determine the optimal checkpoints. Therefore, this approach will be effective when it is combined with traditional (S-R)-based PM, even if large number of data is gathered.
    Keywords: Statistical Models, Reliability, Preventive Maintenance, Bayesian Inference
نمایش نتایج بیشتر...
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال