Zobrazeno 1 - 10 of 19 pro vyhledávání: '"Lye, Adolphus"'
1
Report
Towards robust prediction of material properties for nuclear reactor design under scarce data -- a study in creep rupture property
Autor: Chen, Yu, Patelli, Edoardo, Yang, Zhen, Lye, Adolphus
Advances in Deep Learning bring further investigation into credibility and robustness, especially for safety-critical engineering applications such as the nuclear industry. The key challenges include the availability of data set (often scarce and spa
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2405.17862
Zobrazit plný text záznamu
2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
3
Akademický článek
An efficient and robust sampler for Bayesian inference: Transitional Ensemble Markov Chain Monte Carlo
Autor: Lye, Adolphus, Cicirello, Alice, Patelli, Edoardo
Publikováno v: In Mechanical Systems and Signal Processing 15 March 2022 167 Part B
Zobrazit plný text záznamu
4
Akademický článek
Robust optimization of a dynamic Black-box system under severe uncertainty: A distribution-free framework
Autor: Lye, Adolphus, Kitahara, Masaru, Broggi, Matteo, Patelli, Edoardo
Publikováno v: In Mechanical Systems and Signal Processing 15 March 2022 167 Part A
Zobrazit plný text záznamu
5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
6
Towards a Robust Prediction of Material Properties by Artificial Intelligence and Probabilistic Methods
Autor: Lye, Adolphus, Prinja, Nawal, Patelli, Edoardo
Publikováno v: International Conference on Topical Issues in Nuclear Installation Safety: Strengthening Safety of Evolutionary and Innovative Reactor Designs
The paper presents the results of a feasibility study aimed at combining probabilistic approaches for dealing with uncertainty with Artificial Intelligence (AI) technology for the prediction of the properties of materials used by the nuclear industry
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=core_ac_uk__::0ef8dabeeb7141ac963b5f1ff9a63c35
Zobrazit plný text záznamu
7
On-line Bayesian Model Updating and Model Selection of a Piece-wise model for the Creep-growth rate prediction of a Nuclear component
Autor: Lye, Adolphus, Cicirello, Alice, Patelli, Edoardo
Publikováno v: International Symposium on Reliability Engineering and Risk Management 2022
This work presents an application of the recently-developed Sequential Ensemble Monte Carlo sampler in performing on-line Bayesian model updating for the Prognostics Health Management of a passive component of an Advanced Reactor. The passive compone
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=core_ac_uk__::04ebd300302c5fbe1a8a9b8921264e19
Zobrazit plný text záznamu
8
Probabilistic Artificial Intelligence Prediction of Material Properties for Nuclear Reactor Designs
Autor: Lye, Adolphus, Prinja, Nawal, Patelli, Edoardo
Publikováno v: 32nd European Safety and Reliability Conference
This work presents the results of a feasibility study towards the development of Probabilistic Artificial Intelligence Prediction of Material Properties (PROMAP) for Nuclear reactor designs. Currently, Artificial Intelligence (AI) approaches are not
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=core_ac_uk__::2e8b9b9a28d74a6431cd40587d49fc90
Zobrazit plný text záznamu
10
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje