Uncertainty Quantification and Updating in the Description of Heat and Moisture Transport in Heterogeneous Materials

Feuchtigkeit ist von entscheidender Bedeutung für die Dauertigkeit von Gebäuden，Schliegt der Schwerpunkt auf Mauerwerk. Modelle für den Feuchtigkeits- und Wärmetransport beinhalten Unsicherheiten，von denen einige vom hoch-Skalieren resultieren.当材料被损坏的时候，它们是最好的，因为它们的韦尔登是很严重的。这里必须提供韦尔登，就像Beispiel提供给我们的知识是最真实的。这种不确定性的韦尔登是由Zufalls-Felder和Prozesse确定的，而贝叶斯模型可以通过计算韦尔登来确定，然后再确定材料，然后再利用信息来确定，就像对Messungen的Beispiel一样。Dies führt zu einer verbesserten Beschreibung der Unsicherheiten des Material- Verhaltens. Das Ziel is die Entwicklung von schnellen und zuverlässigen Rechen-Verfahren hierfür，unter Zuhilfenahme neuerer Entwicklungen des Wissenschaftlichen Rechnens，und die praktische Realisierung in einem allgemeinen Software Komponenten Framework. Insbesondere wird eine schnelle“Vorwärts”-Approximation für das Bayes sche Update unter Benutzung verallgemeinerter polynomialer Chaos Techniken entwickelt韦尔登.

Feuchtigkeit ist von entscheidender Bedeutung für die Dauerhaftigkeit von Gebäuden, hier liegt der Schwerpunkt auf Mauerwerk. Modelle für den Feuchtigkeits- und Wärmetransport beinhalten Unsicherheiten, von denen einige vom hoch-Skalieren resultieren. Dies ist besonders akut, wenn die Materialien zu beschreiben sind, bevor sie tatsächlich hergestellt werden. Hier muss zusätzliche Information verwendet werden, wie zum Beispiel unser Wissen über realistische Grenzen für bestimmte Eigenschaften. Die Unsicherheiten werden probabilistisch beschrieben durch Zufalls-Felder und Prozesse, und das Modell kann in Bayes scher Weise aktualisiert werden, nachdem die Materialien hergestellt wurden, um zusätzliche Informationen zu berücksichtigen, wie zum Beispiel von Messungen. Dies führt zu einer verbesserten Beschreibung der Unsicherheiten des Material- Verhaltens. Das Ziel ist die Entwicklung von schnellen und zuverlässigen Rechen-Verfahren hierfür, unter Zuhilfenahme neuerer Entwicklungen des Wissenschaftlichen Rechnens, und die praktische Realisierung in einem allgemeinen Software Komponenten-Framework. Insbesondere wird eine schnelle „Vorwärts“-Approximation für das Bayes sche Update unter Benutzung verallgemeinerter polynomialer Chaos Techniken entwickelt werden.