• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Hírek

  • 0
    Uncertainty Quantification in Multiscale Materials Modeling

    Uncertainty Quantification in Multiscale Materials Modeling by Wang, Yan; McDowell, David L.;

    Sorozatcím: Elsevier Series in Mechanics of Advanced Materials;

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 320.00
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        135 744 Ft (129 280 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 13 574 Ft off)
      • Discounted price 122 170 Ft (116 352 Ft + 5% áfa)

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadó Woodhead Publishing
    • Megjelenés dátuma 2020. március 12.

    • ISBN 9780081029411
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem604 oldal
    • Méret 228x152 mm
    • Súly 1070 g
    • Nyelv angol
    • 103

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    Uncertainty Quantification in Multiscale Materials Modeling provides a complete overview of uncertainty quantification (UQ) in computational materials science. It provides practical tools and methods along with examples of their application to problems in materials modeling. UQ methods are applied to various multiscale models ranging from the nanoscale to macroscale. This book presents a thorough synthesis of the state-of-the-art in UQ methods for materials modeling, including Bayesian inference, surrogate modeling, random fields, interval analysis, and sensitivity analysis, providing insight into the unique characteristics of models framed at each scale, as well as common issues in modeling across scales.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    1. Uncertainty quantification in materials modeling
    2. The uncertainty pyramid for electronic-structure methods
    3. Bayesian error estimation in density functional theory
    4. Uncertainty quantification of solute transport coefficients
    5. Data-driven acceleration of first-principles saddle point and local minimum search based on scalable Gaussian processes
    6. Bayesian calibration of force fields for molecular simulations
    7. Reliable molecular dynamics simulations for intrusive uncertainty quantification using generalized interval analysis
    8. Sensitivity analysis in kinetic Monte Carlo simulation based on random set sampling
    9. Quantifying the effects of noise on early states of spinodal decomposition: CahneHilliardeCook equation and energy-based metrics
    10. Uncertainty quantification of mesoscale models of porous uranium dioxide
    11. Multiscale simulation of fiber composites with spatially varying uncertainties
    12. Modeling non-Gaussian random fields of material properties in multiscale mechanics of materials
    13. Fractal dimension indicator for damage detection in uncertain composites
    14. Hierarchical multiscale model calibration and validation for materials applications
    15. Efficient uncertainty propagation across continuum length scales for reliability estimates
    16. Bayesian Global Optimization applied to the design of shape-memory alloys
    17. An experimental approach for enhancing the predictability of mechanical properties of additively manufactured architected materials with manufacturing-induced variability

    Több
    Mostanában megtekintett
    previous
    Uncertainty Quantification in Multiscale Materials Modeling

    Uncertainty Quantification in Multiscale Materials Modeling

    Wang, Yan; McDowell, David L.; (ed.)

    135 744 Ft

    next