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胡，袁;穆斯塔法，阿布塞达;阿卜杜拉·阿尔赫费利;索林·霍尔德海姆;蒂莫西·费希尔。

用于高温热扩散率表征的替代加速贝叶斯框架。 （英语） Zbl 07822115号

计算。方法应用。机械。工程师。 418，A部分，文章ID 116459，13 p.（2024）.
摘要：准确测定高温下的热扩散率对航空航天和能源工业至关重要。周期加热技术，如奥恩斯特罗姆方法，数据丰富，通常用于测量固体材料的热扩散率。在以前的奥恩斯特罗姆方法研究中，回归技术被用于解决相关的反问题，并通过最小化测量和模型预测之间的残差来估计热扩散率。该方法缺乏严格的不确定性量化，不允许纳入参数的先验知识。采用贝叶斯框架解决这些问题；然而，使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法来探测贝叶斯后验分布是非常昂贵的，特别是当物理模型的计算成本很高时，因为在目前的研究中没有解析解。本研究采用多项式混沌形式的参数代理模型将物理模型加速几个数量级，以支持贝叶斯分析。此外，高温测试环境难以精确控制，许多未知参数超出了关注的数量。以前的研究使用随机游动来设置MCMC采样过程中的新参数。然而，随机游动在探索高维参数空间时效率低下，因此存在高自相关和低收敛性。为了提高MCMC采样器的效率，本研究采用了一种对参数空间进行深入有效探索的无U转弯采样器。我们通过在大约1000K下分析石墨样品的实验结果来证明这种贝叶斯框架的有效性。

理学硕士：

62至XX 统计
92至XX 生物学和其他自然科学

关键词：

不确定性量化;贝叶斯主义者;多项式混沌代理建模;无U形取样器;高温热扩散率

软件：

PyMC公司;LMFIT公司;链条消耗器
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Hu}等人，计算。方法应用。机械。工程418，A部分，文章ID 116459，13 p.（2024；Zbl 07822115）
全文： 内政部

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