Fat Latin hypercube sampling and efficient sparse polynomial chaos expansion for uncertainty propagation on finite precision models: Application to 2D deep drawing process

;Villon, Pierre F.
Référence Computational methods in applied sciences, 41, page (185-213)
Publication Publié, 2016

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Titre:	Fat Latin hypercube sampling and efficient sparse polynomial chaos expansion for uncertainty propagation on finite precision models: Application to 2D deep drawing process
Auteur:	Lebon, Jérémy; Le Quilliec, Guénhaël; Breitkopf, Piotr; Filomeno Coelho, Rajan; Villon, Pierre F.
Informations sur la publication:	Computational methods in applied sciences, 41, page (185-213)
Statut de publication:	Publié, 2016
Sujet CREF:	Informatique générale
Mots-clés:	Model sensitivity
	Sensitivity-constrained design of experiment
	Sparse polynomial chaos expansion
	Springback variability assessment
	Uncertainty quantification
Note générale:	SCOPUS: cp.k
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:issn:1871-3033
	info:doi/10.1007/978-3-319-27996-1_
	info:scp/84964211681

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
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