Stochastic Finite Elements: A Spectral Approach

Ghanem, Roger G.; Spanos, Pol D.

ISBN 10: 1461277957 ISBN 13: 9781461277958
Editorial: Springer-Verlag New York Inc., 2011
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Num Pages: 224 pages, biography. BIC Classification: PHD; PHU; PN; TN; UYQ. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 157 x 234 x 20. Weight in Grams: 350. . 2011. Softcover reprint of the original 1st ed. 1991. Paperback. . . . . N° de ref. del artículo V9781461277958

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Sinopsis:

This monograph considers engineering systems with random parame­ ters. Its context, format, and timing are correlated with the intention of accelerating the evolution of the challenging field of Stochastic Finite Elements. The random system parameters are modeled as second order stochastic processes defined by their mean and covari­ ance functions. Relying on the spectral properties of the covariance function, the Karhunen-Loeve expansion is used’ to represent these processes in terms of a countable set of un correlated random vari­ ables. Thus, the problem is cast in a finite dimensional setting. Then, various spectral approximations for the stochastic response of the system are obtained based on different criteria. Implementing the concept of Generalized Inverse as defined by the Neumann Ex­ pansion, leads to an explicit expression for the response process as a multivariate polynomial functional of a set of un correlated random variables. Alternatively, the solution process is treated as an element in the Hilbert space of random functions, in which a spectral repre­ sentation in terms of the Polynomial Chaoses is identified. In this context, the solution process is approximated by its projection onto a finite subspace spanned by these polynomials.

Reseña del editor: This monograph considers engineering systems with random parame­ ters. Its context, format, and timing are correlated with the intention of accelerating the evolution of the challenging field of Stochastic Finite Elements. The random system parameters are modeled as second order stochastic processes defined by their mean and covari­ ance functions. Relying on the spectral properties of the covariance function, the Karhunen-Loeve expansion is used' to represent these processes in terms of a countable set of un correlated random vari­ ables. Thus, the problem is cast in a finite dimensional setting. Then, various spectral approximations for the stochastic response of the system are obtained based on different criteria. Implementing the concept of Generalized Inverse as defined by the Neumann Ex­ pansion, leads to an explicit expression for the response process as a multivariate polynomial functional of a set of un correlated random variables. Alternatively, the solution process is treated as an element in the Hilbert space of random functions, in which a spectral repre­ sentation in terms of the Polynomial Chaoses is identified. In this context, the solution process is approximated by its projection onto a finite subspace spanned by these polynomials.

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Título: Stochastic Finite Elements: A Spectral ...
Editorial: Springer-Verlag New York Inc.
Año de publicación: 2011
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Roger G. Ghanem|Pol D. Spanos
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This monograph considers engineering systems with random parame ters. Its context, format, and timing are correlated with the intention of accelerating the evolution of the challenging field of Stochastic Finite Elements. The random system parameters are modeled as second order stochastic processes defined by their mean and covari ance functions. Relying on the spectral properties of the covariance function, the Karhunen-Loeve expansion is used' to represent these processes in terms of a countable set of un correlated random vari ables. Thus, the problem is cast in a finite dimensional setting. Then, various spectral approximations for the stochastic response of the system are obtained based on different criteria. Implementing the concept of Generalized Inverse as defined by the Neumann Ex pansion, leads to an explicit expression for the response process as a multivariate polynomial functional of a set of un correlated random variables. Alternatively, the solution process is treated as an element in the Hilbert space of random functions, in which a spectral repre sentation in terms of the Polynomial Chaoses is identified. In this context, the solution process is approximated by its projection onto a finite subspace spanned by these polynomials. 228 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9781461277958

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