|
SBRA method and the development of its application
Půstka, D. ; Marek, Pavel
Tento příspěvek obrací pozornost na potenci l metody SBRA, zvláště u ocelových konstrucí. Plně pravděpodobnostní řešení daného problému je tu ukázáno na dvou příkladech. Na ocelovém nosníku ovlivněném korozí a na akumulaci poškození únavou na ocelových podpěrách namáhaných větrem. 295 This paper turns attention to the potential of the simulation based reliability assessment method SBRA, considering especially the durability assessment of steel structures. A fully probabilistic approach is demonstrated using two examples. A steel component is exposed to time dependent effects of corrosion and assessment of the accumulation fatigue damage.
|
| |
| |
| |
| |
| |
| |
|
Klasický a bayesovský odhad
Shykhmanter, Dmytro ; Vilikus, Ondřej (vedoucí práce) ; Hebák, Petr (oponent)
Práce poskytuje teoretické i praktické srovnání Bayesovských a klasických metod odhadu. Porovnání obou metod začíná už při zkoumání filozofických základů pravděpodobnosti. Přiblížen je také problém determinismu a popisuje různá pojetí pravděpodobnosti. Odhad je způsob, jak činit induktivní úsudky. Klasická statistika pro tento účel používá výběr z populace jako jedinou informaci pro formulaci obecných úsudků. Bayesovské metody jsou založeny na myšlence, že data nemusí být jediným podkladem k rozhodování, ale že může být vhodné přihlížet i k dalším relevantním zdrojům informací. Proč bychom měli zanedbávat zkušenosti, znalosti nebo dokonce naši intuici? Často se setkáváme se situací, že statistická analýza poskytuje výsledky, které jsou v rozporu s našimi očekáváními, nejsou proto úplně použitelné. Tato situace je ilustrována na příkladu hodnocení ski areálů na pětihvězdičkové škále. Pohledem na žebříček deseti nejlepších ski areálů, které jsou seřazeny podle průměrného pořadí, můžeme zjistit, že některé z nich jsou tam "nezaslouženě", ačkoli data tvrdí něco jiného. V podobných situacích často vidíme, že první místa obsazují jednotky s malým počtem hodnocení na úkor těch, které mají recenzí více. Napravit tuto nežádoucí skutečnost umožňuje právě konstrukce bayesovského odhadu, který ba základě apriorní informace "spravedlivě" ohodnotí vybranou jednotku a zařadí jí tedy do žebříčku "lépe".
|