The a posteriori finite element method (APFEM), a framework for efficient parametric study and Bayesian inferences
Stochastic methods have recently been the subject of increased attention in Computational Mechanics for their ability to account for the stochasticity of both material parameters and geometrical features in their predictions. Among them, the Galerkin Stochastic Finite Element Method (GSFEM) was show...
Автори: | Ammouche, Y, Jérusalem, A |
---|---|
Формат: | Journal article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Elsevier
2023
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Extension of APFEM to geometrical alterations and application to stochastic homogenisation
за авторством: Ammouche, Y, та інші
Опубліковано: (2024) -
A modular nonlinear stochastic finite element formulation for uncertainty estimation
за авторством: Ammouche, Y, та інші
Опубліковано: (2022) -
A modular nonlinear stochastic finite element formulation for uncertainty estimation
за авторством: Ammouche, Y
Опубліковано: (2023) -
Bayesian parametric inference /
за авторством: 408947 Bansal, Ashok K
Опубліковано: (2007) -
Finite element methods : superconvergence, post-processing, and a posteriori estimates /
за авторством: Krizek, M., та інші
Опубліковано: (1998)