Цифровой двойникОпубликованы итоги форсайт-сессии «Будущее безопасности киберфизических систем в России. Перспективы и векторы развития»spbIT · 2 чМоделированиеStochastic Model Predictive Control under AC Power-Flow Constraints Using Generative LearningarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераРынок и продуктыPalantir меняет метрику: вместо количества клиентов — совокупная стоимость контрактовTechora.ru · 10 чМоделированиеАтаки на агентные системы и защита данныхХабр · 16 чЦифровой двойникEmbedding Model-form Uncertainty in Probabilistic Calibration of Digital Twins for BridgesarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 16 чМоделированиеAgentHomeID - Agent-based modelling of building stock transformation: A multi-scale framework for policy assessment and infrastructure planningarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникFrom State Synchronization to Cognitive Self-Evolution: An Operational Architecture for Cognitive Digital TwinsarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераПрогнозированиеTD-STGT: A Spatio-Temporal Graph Transformer for Mobile Traffic Demand ForecastingarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеUser-specified Kelvin-hour budgets within model predictive control for energy-efficient buildings: Simulation and field demonstrationarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеKoopman-Based Model Predictive Control for Simultaneous State of Charge and Temperature Balancing of Lithium-Ion CellsarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеModel Predictive Control for Dynamic Hydraulic Balancing in Building Radiator Heating Systems: Modeling, Design, and Experimental ValidationarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеAsynchronous Model Predictive Control Under Model Mismatch: Stability and Performance GuaranteesarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчера

Все новости

Связаться с нами

Embedding Model-form Uncertainty in Probabilistic Calibration of Digital Twins for Bridges

США и Запад · 16 ч

Digital twins of bridges rely on physics-based models to infer full-field structural responses from sparse monitoring data. The reliability of these predictions depends on the calibration of model parameters while accounting for discrepancies between the model and the physical system.

Созвучно продуктам ЦД

Заголовок оригинала: Embedding Model-form Uncertainty in Probabilistic Calibration of Digital Twins for Bridges

Читать первоисточник: arXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin"

Перевод и краткое изложение — машинные, по материалам источника. Полный текст статьи не републикуется; права на него принадлежат источнику.