Uncertainty Quantification in Multiscale Materials Modeling
Idioma: inglés
Editorial: Elsevier Science & Technology, Woodhead Publishing, 2020
Serie: Libro 1 de 3 - Elsevier Series in Mechanics of Advanced Materials
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. Englisch.
N° de ref. del artículo 9780081029411
- Título
- Uncertainty Quantification in Multiscale Materials Modeling
- Autor
- Yan Wang
- Editorial
- Elsevier Science & Technology, Woodhead Publishing
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0081029411
- ISBN 13
- 9780081029411
- Peso del artículo
- 1070 gramos
- Dimensiones
- 229x152x27 mm
- Serie
- Libro 1 de 3: Elsevier Series in Mechanics of Advanced Materials
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.
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Acerca del autor
Dr. McDowell joined Georgia Tech in 1983 and holds a dual appointment in the Woodruff School of Mechanical Engineering and the School of Materials Science and Engineering. He served as the Director of the Mechanical Properties Research Laboratory from 1992-2012. In 2012 he was named Founding Director of the Institute for Materials (IMat), one of Georgia Tech’s interdisciplinary Research Institutes charged with fostering an innovative ecosystem for research and education. He has served as Executive Director of IMat since 2013.
His research focuses on the development of physically-based, microstructure-sensitive constitutive models for nonlinear and time-dependent behavior of materials, with emphasis on wrought and cast metals. Topics of interest include finite strain inelasticity and defect field mechanics, microstructure-sensitive computational approaches to deformation and damage of heterogeneous materials, with emphasis on metal fatigue, atomistic and coarse-grained atomistic simulations of dislocations, dynamic deformation and failure of materials, irradiation effects on materials, and multiscale modeling with methods for uncertainty quantification. He has contributed to schemes for computational materials science and mechanics to inform systems design of materials. Applications of current interest span lightweight structural materials, materials for hot sections of aircraft gas turbine engines, titanium alloys, ferritic and austenitic alloys, and nanocrystalline materials, among others.
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