Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2412.05241

帮助 | 高级搜索

数学 > 数值分析

arXiv:2412.05241 (math)
[提交于 2024年12月6日 ]

标题: 塑性函数中幂硬化材料参数的同时识别:一种贝叶斯方法

标题: Simultaneous identification of the parameters in the plasticity function for power hardening materials : A Bayesian approach

Authors:Salih Tatar, Mohamed BenSalah
摘要: 在本文中,我们研究反问题中应变硬化指数、剪切模量和屈服应力的同时确定。 首先,我们分析直接问题和反问题。 然后,我们将反问题公式化为贝叶斯框架。 在通过迭代方法求解直接问题后,我们提出一种基于贝叶斯方法的数值方法,用于反问题的数值求解。 带有噪声数据的数值例子在一定程度上说明了所提出方法的适用性和准确性。
摘要: In this paper, we study simultaneous determination of the strain hardening exponent, the shear modulus and the yield stress in an inverse problem. First, we analyze the direct and the inverse problems. Then we formulate the inverse problem in the Bayesian framework. After solving the direct problem by an iterative approach, we propose a numerical method based on a Bayesian approach for the numerical solution of the inverse problem. Numerical examples with noisy data illustrate applicability and accuracy of the proposed method to some extent.\
主题: 数值分析 (math.NA) ; 偏微分方程分析 (math.AP)
引用方式: arXiv:2412.05241 [math.NA]
  (或者 arXiv:2412.05241v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.05241
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Salih Tatar [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2024 年 12 月 6 日 18:19:03 UTC (1,246 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.NA
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2024-12
切换浏览方式为:
cs
math
math.AP
math.NA

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号