PLUS участникам: Дополнительные -20% и -40% скидочные коды* на выбранные товары со склада >> 
Подготовься к учёбе с предложениями до -60%* участникам Pigu PLUS! Бесплатная доставка в пакоматы при покупках в приложении >> 
PROBABILISTIC OPTIMISATION OF COMPOSITE STRUCTURES
Спецификации:
| Количество страниц: | 208 |
| Год публикации: | 2025 |
| ID товара: | 242645241 |
Больше информации
- Полная цена
-
60 мес. без процентов
От 412 € x 60 мес.
От 412 € / мес.
Калькулятор лизинга
Стоимость товара 15536 € при заключении договора на срок 60 месяцев, ежемесячный платеж - 412 €, годовая процентная ставка - 0,00%, ежемесячная плата за договор - 0.99%, плата за заключение договора - 0%, BVKKMN - 21,97%, общая сумма к оплате - 24720 €. Поставщик услуги: „AS Inbank filialas“.
Стоимость товара 15536 € при заключении договора на срок 60 месяцев, ежемесячный платеж - 412 €, годовая процентная ставка - 0,00%, ежемесячная плата за договор - 0.99%, плата за заключение договора - 0%, BVKKMN - 21,97%, общая сумма к оплате - 24720 €. Поставщик услуги: „AS Inbank filialas“.
Продавец:
000 €
000 €
249 €
269 €
299 €
349 €
Внимание! Сроки доставки являются предварительными, так как cроки обновляются в зависимости от фактического времени размещения заказа и оплаты. Окончательный срок доставки указывается продавцом после подтверждения заказа.
Продавец:
- 92% покупателей рекомендовали бы этого продавца.
Описание товара: PROBABILISTIC OPTIMISATION OF COMPOSITE STRUCTURES
This book introduces an innovative approach to multi-fidelity probabilistic optimisation for aircraft composite structures, addressing the challenge of balancing reliability with computational cost. Probabilistic optimisation pursues statistically reliable and robust solutions by accounting for uncertainties in data, such as material properties and geometry tolerances. Traditional approaches using high-fidelity models, though accurate, are computationally expensive and time-consuming, especially when using complex methods such as Monte Carlo simulations and gradient calculations.For the first time, the proposed multi-fidelity method combines high- and low-fidelity models, enabling high-fidelity models to focus on specific areas of the design space, while low-fidelity models explore the entire space. Machine learning technologies, such as artificial neural networks and nonlinear autoregressive Gaussian processes, fill information gaps between different fidelity models, enhancing model accuracy. The multi-fidelity probabilistic optimisation framework is demonstrated through the reliability-based and robust design problems of aircraft composite structures under a thermo-mechanical environment, showing acceptable accuracy and reductions in computational time.
Общая информация o: PROBABILISTIC OPTIMISATION OF COMPOSITE STRUCTURES
| ID товара: | 242645241 |
| Категория: | Книги по архитектуре |
| Количество упаковок товара: | 1 шт. |
| Размеры и вес упаковки (1): | 0,235 x 0,157 x 0,016 м, 0,46 кг |
| Страна продавца: | Литва |
| Язык публикации: | Aнглийский |
| Тип обложки: | Твердый |
| Формат: | Традиционная книга |
| Тип: | Не указано |
| Продавец: | Patogupirkti Knygynas |
| Количество страниц: | 208 |
| Год публикации: | 2025 |
Больше информации
Изображения продуктов приведены исключительно в иллюстративных целях и являются примерными. Ссылки на видео в описании товара предназначены только для информационных целей, поэтому информация, которую они содержат, может отличаться от самого товара. Цвета, надписи, параметры, размеры, функции и/или любые другие характеристики оригинальных продуктов из-за их визуальных характеристик могут отличаться от реальных, поэтому, пожалуйста, ознакомьтесь со спецификациями продукта, приведенными в описании продукта.
Другие также интересовались
Партнерские предложения
Реклама
Рейтинги и отзывы (0)
PROBABILISTIC OPTIMISATION OF COMPOSITE STRUCTURES
Будьте первым, кто оставит отзыв!
Этот товар могут оценить только его покупатели, зарегистрированные на Pigu.lt.
Оценить товар
Вопросы и ответы (0)
Ваш вопрос успешно отправлен. На этот вопрос будет дан ответ в течение 3 рабочих дней