Bayesian calibration for Lamb wave propagation on a composite plate using a machine learning surrogate model

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de Minas Gerais (UFMG)-
Autor(es): dc.contributorApplied Mechanics Department-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorFaculty of Engineering-
Autor(es): dc.contributorUniversity of Lisbon-
Autor(es): dc.creatorFerreira, Leonardo de Paula S.-
Autor(es): dc.creatorTeloli, Rafael de O.-
Autor(es): dc.creatorda Silva, Samuel-
Autor(es): dc.creatorFigueiredo, Eloi-
Autor(es): dc.creatorMoldovan, Ionut D.-
Autor(es): dc.creatorMaia, Nuno-
Autor(es): dc.creatorCimini, Carlos Alberto-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T16:45:14Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T16:45:14Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2024-02-14-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.111011-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/301770-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/301770-
Descrição: dc.descriptionThis paper presents a new framework for stochastic updating of a finite element model for a composite plate, considering the influence of temperature on Lamb wave propagation. The framework involves deterministic updating to optimize mechanical properties and stochastic updating to derive probability density functions for key parameters. It utilizes sensitivity analysis and Bayesian inference with Markov-Chain Monte Carlo simulations and the Metropolis–Hastings sampling algorithm. This paper proposes a machine learning surrogate model based on artificial neural networks to improve computational efficiency. This surrogate modeling approach allows parallelized Monte Carlo simulations, reducing updating time significantly without compromising the accuracy of the resulting probability density functions for model parameters. These advancements show a promising way to enhance composite plate modeling and Lamb wave propagation studies, providing a more efficient and accurate approach to verify and validate finite element models with potential applications in engineering simulations.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)-
Descrição: dc.descriptionFundação para a Ciência e a Tecnologia-
Descrição: dc.descriptionUFMG – Universidade Federal de Minas Gerais Faculdade de Engenharia Departamento de Engenharia de Estruturas, Av. Pres. Antonio Carlos, 6627, MG-
Descrição: dc.descriptionSUPMICROTECH CNRS FEMTO-ST Applied Mechanics Department, 26 Rue de l’Épitaphe-
Descrição: dc.descriptionUNESP – Universidade Estadual Paulista Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira Departamento de Engenharia Mecânica, Av. Brasil, 56, SP-
Descrição: dc.descriptionLusófona University Faculty of Engineering, Campo Grande, 376-
Descrição: dc.descriptionCERIS Instituto Superior Técnico University of Lisbon, Av. Rovisco Pais-
Descrição: dc.descriptionIDMEC Instituto Superior Técnico University of Lisbon, Av. Rovisco Pais-
Descrição: dc.descriptionUNESP – Universidade Estadual Paulista Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira Departamento de Engenharia Mecânica, Av. Brasil, 56, SP-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 001-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 19/19684-3-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 304259/2021-7-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 306526/2019-0-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 88887.647575/2021-00-
Descrição: dc.descriptionFAPEMIG: PPM-00422-18-
Descrição: dc.descriptionFundação para a Ciência e a Tecnologia: UIDB/04625/2020-
Descrição: dc.descriptionFundação para a Ciência e a Tecnologia: UIDB/50022/2020-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationMechanical Systems and Signal Processing-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectBayesian calibration-
Palavras-chave: dc.subjectLamb wave-
Palavras-chave: dc.subjectOperational and environmental variations-
Palavras-chave: dc.subjectSobol indices-
Palavras-chave: dc.subjectSurrogate model-
Título: dc.titleBayesian calibration for Lamb wave propagation on a composite plate using a machine learning surrogate model-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

Não existem arquivos associados a este item.