Littérature scientifique sur le sujet « Estimation de terme source »
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Articles de revues sur le sujet "Estimation de terme source"
Xiao, Yingchun, Yang Yang et Feng Zhu. « A Separation Method for Electromagnetic Radiation Sources of the Same Frequency ». Journal of Electromagnetic Engineering and Science 23, no 6 (30 novembre 2023) : 521–29. http://dx.doi.org/10.26866/jees.2023.6.r.197.
Texte intégralIlyas, Muhammad, Agah D. Garnadi et Sri Nurdiati. « Adaptive Mixed Finite Element Method for Elliptic Problems with Concentrated Source Terms ». Indonesian Journal of Science and Technology 4, no 2 (9 juillet 2019) : 263–69. http://dx.doi.org/10.17509/ijost.v4i2.18183.
Texte intégralWu, Tao, Yiwen Li, Zhenghong Deng, Bo Feng et Xinping Ma. « Parameter Estimation for Two-Dimensional Incoherently Distributed Source with Double Cross Arrays ». Sensors 20, no 16 (14 août 2020) : 4562. http://dx.doi.org/10.3390/s20164562.
Texte intégralRyanto, Theo Alvin, Jupiter Sitorus Pane, Muhammad Budi Setiawan, Ihda Husnayani, Anik Purwaningsih et Hendro Tjahjono. « THE PRELIMINARY STUDY ON IMPLEMENTING A SIMPLIFIED SOURCE TERMS ESTIMATION PROGRAM FOR EARLY RADIOLOGICAL CONSEQUENCES ANALYSIS ». JURNAL TEKNOLOGI REAKTOR NUKLIR TRI DASA MEGA 25, no 2 (28 juillet 2023) : 61. http://dx.doi.org/10.55981/tdm.2023.6869.
Texte intégralOliveira, André José Pereira de, Luiz Alberto da Silva Abreu et Diego Campos Knupp. « Explicit scheme based on integral transforms for estimation of source terms in diffusion problems in heterogeneous media ». Journal of Engineering and Exact Sciences 9, no 10 (29 décembre 2023) : 17811. http://dx.doi.org/10.18540/jcecvl9iss10pp17811.
Texte intégralFang, Qingyuan, Mengzhe Jin, Weidong Liu et Yong Han. « DOA Estimation for Sources with Large Power Differences ». International Journal of Antennas and Propagation 2021 (10 mars 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8862789.
Texte intégralHerranz, D., F. Argüeso, L. Toffolatti, A. Manjón-García et M. López-Caniego. « A Bayesian method for point source polarisation estimation ». Astronomy & ; Astrophysics 651 (juillet 2021) : A24. http://dx.doi.org/10.1051/0004-6361/202039741.
Texte intégralMa, Qian, Wen Xu et Yue Zhou. « Statistically robust estimation of source bearing via minimizing the Bhattacharyya distance ». Journal of the Acoustical Society of America 151, no 3 (mars 2022) : 1695–709. http://dx.doi.org/10.1121/10.0009677.
Texte intégralLu, Jinshu, Mengqing Huang, Wenfeng Wu, Yonghui Wei et Chong Liu. « Application and Improvement of the Particle Swarm Optimization Algorithm in Source-Term Estimations for Hazardous Release ». Atmosphere 14, no 7 (19 juillet 2023) : 1168. http://dx.doi.org/10.3390/atmos14071168.
Texte intégralAmir Mohd Nor, Muhammad Izzat, Mohd Azri Mohd Izhar, Norulhusna Ahmad et Hazilah Md Kaidi. « Exploiting 2-Dimensional Source Correlation in Channel Decoding with Parameter Estimation ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 8, no 4 (1 août 2018) : 2633. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v8i4.pp2633-2642.
Texte intégralThèses sur le sujet "Estimation de terme source"
Rajaona, Harizo. « Inférence bayésienne adaptative pour la reconstruction de source en dispersion atmosphérique ». Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10120/document.
Texte intégralIn atmospheric physics, reconstructing a pollution source is a challenging but important question : it provides better input parameters to dispersion models, and gives useful information to first-responder teams in case of an accidental toxic release.Various methods already exist, but using them requires an important amount of computational resources, especially as the accuracy of the dispersion model increases. A minimal degree of precision for these models remains necessary, particularly in urban scenarios where the presence of obstacles and the unstationary meteorology have to be taken into account. One has also to account for all factors of uncertainty, from the observations and for the estimation. The topic of this thesis is the construction of a source term estimation method based on adaptive Bayesian inference and Monte Carlo methods. First, we describe the context of the problem and the existing methods. Next, we go into more details on the Bayesian formulation, focusing on adaptive importance sampling methods, especially on the AMIS algorithm. The third chapter presents an application of the AMIS to an experimental case study, and illustrates the mechanisms behind the estimation process that provides the source parameters’ posterior density. Finally, the fourth chapter underlines an improvement of how the dispersion computations can be processed, thus allowing a considerable gain in computation time, and giving room for using a more complex dispersion model on both rural and urban use cases
Jin, Bei. « Conditional source-term estimation methods for turbulent reacting flows ». Thesis, University of British Columbia, 2007. http://hdl.handle.net/2429/232.
Texte intégralSalehi, Mohammad Mahdi. « Numerical simulation of turbulent premixed flames with conditional source-term estimation ». Thesis, University of British Columbia, 2012. http://hdl.handle.net/2429/42775.
Texte intégralNivarti, Girish Venkata. « Combustion modelling in spark-ignition engines using conditional source-term estimation ». Thesis, University of British Columbia, 2013. http://hdl.handle.net/2429/44838.
Texte intégralMechhoud, Sarah. « Estimation de la diffusion thermique et du terme source du modèle de transport de la chaleur dans les plasmas de tokamaks ». Phd thesis, Université de Grenoble, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00954183.
Texte intégralWang, Mei. « Combustion modeling using conditional source-term estimation with flamelet decomposition and low-dimensional manifolds ». Thesis, University of British Columbia, 2006. http://hdl.handle.net/2429/31181.
Texte intégralScience, Faculty of
Mathematics, Department of
Graduate
Tobias, Brännvall. « Source Term Estimation in the Atmospheric Boundary Layer : Using the adjoint of the Reynolds Averaged Scalar Transport equation ». Thesis, Umeå universitet, Institutionen för fysik, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-103671.
Texte intégralDetta arbete utvärderar hurvida Reynolds medelvärdesmodellering inom flödessimuleringar kan användas till att finna källan till en viss gas baserat på verkliga mätningar ute i fält. Metoden går ut på att använda den adjungerade ekvationen till Reynolds tidsmedlade skalära transportekvationen, beskriven och härledd häri. Då bakåtmodellen bygger på framåtmodellen, måste såleds framåtmodellen utvärderas först. Navier-Stokes ekvationer med en turbulensmodell löses i en domän, innehållandes 4 kuber i en 2x2 orientering, för vilken en hastighetsprofil erhålles. Turbulensmodellen som användes är en union av två olika k-ε modeller, där den ena fångar turbulens runt tröga objekt och den andra som modellerar atmosfäriska gränsskiktet. Detta fält används sedan i framåtmodellen av skalära transportekvationen, som sedan jämförs med körningar från EnFlo windtunneln i Surrey. Slutligen testkörs även den adjungerade ekvationen, både för syntetiskt data genererat i framåtkörningen men även för data från EnFlo tunneln. Då det visade sig att det turbulenta Schmidttalet spelar stor roll inom spridning i det atmosfäriska gränsskiktet, gjordes testkörningar med tre olika Schmidttal, det normala 0.7, det väldigt låga talet 0.3 samt ett höjdberoende Schmidttal. Det visade sig att det vanligtvis använda talet 0.7 inte alls lyckas fånga spridningen tillfredställande och gav ett stort modellfel. Därför löstes den adjungerade ekvationen för 0.3 samt för ett höjdberoende Schmidttal. Interaktionen mellan mätningar, den riktiga källstyrkan (som är okänd i den adjungerade ekvationen) samt källpositionen är onekligen intrikat. Över- samt underestimationer av framåtmodellen kan ta ut varandra i bakåtmodellen för att finna rätt källa, med rätt källstyrka. Det ter sig som Reynolds turbulensmodellering mycket möjligt kan användas inom källtermsuppskattning.
Lopez, Ferber Roman. « Approches RBF-FD pour la modélisation de la pollution atmosphérique urbaine et l'estimation de sources ». Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2024. http://www.theses.fr/2024GRALT006.
Texte intégralSince the industrial era, cities have been affected by air pollution due to the density of industry, vehicle traffic and the density of combustion heaters. Urban air pollution has health consequences that are of increasing concern to both public authorities and the general public. This pollution can aggravate asthma and cardiovascular problems. The aim of this thesis is to locate and quantify sources of urban pollution using a dense network of noisy measurements. We have chosen to develop methods for estimating pollution sources based on physical models of pollutant dispersion. The estimation of pollution sources is therefore constrained by knowledge of the physics of the dispersion phenomenon. This thesis therefore focuses on the numerical modelling of pollutant dispersion in an urban environment and on the estimation of source terms.Because of the many constraints imposed on pollutant flows by urban buildings, the physics of dispersion is represented by computationally expensive numerical models.We have developed a numerical dispersion model based on the Finite Difference method supported by Radial Basis Functions (RBF-FD). These approaches are known to be computationally frugal and suitable for handling simulation domains with complex geometries. Our RBF-FD model can handle both two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) problems. We compared this model with a 2D analytical model, and qualitatively compared our 3D model with a reference numerical model.Source estimation experiments were then carried out. They consider numerous noisy measurements in order to estimate any source term over the entire simulation domain. The various studies carried out involve twin experiments: we ourselves generate measurements simulated by a numerical model and evaluate the performance of the estimates. After testing a machine-learning approach on a one-dimensional steady-state case, we tested source term estimation methods on three-dimensional steady-state and transient cases, considering geometries without and with the presence of obstacles. We tested estimates using an original adjoint method, then an original estimation method inspired by physics-informed machine learning (PIML) and finally a Kalman filter. The PIML-inspired approach, which is currently being tested in a stationary regime, produces an estimation quality comparable to that of the Kalman filter (where the latter considers a transient dispersion regime with a stationary source). The PIML-inspired approach directly exploits the frugality of the RBF-FD direct computation model, which makes it a promising method for source estimates over large computational domains
Tsui, Hong P. « Turbulent premixed combustion simulation with Conditional Source-term Estimation and Linear-Eddy Model formulated PDF and SDR models ». Thesis, University of British Columbia, 2016. http://hdl.handle.net/2429/60295.
Texte intégralApplied Science, Faculty of
Mechanical Engineering, Department of
Graduate
Sakarya, Fatma Ayhan. « Passive source location estimation ». Diss., Georgia Institute of Technology, 1992. http://hdl.handle.net/1853/13714.
Texte intégralLivres sur le sujet "Estimation de terme source"
Sjoreen, A. L. Source term estimation using MENU-TACT. Washington, D. C : Division of Operational Assessment, Office for Analysis and Evaluation of Operational Data, U.S. Nuclear Regulatory Commission, 1987.
Trouver le texte intégral1957-, Osman Osman M., et Robinson Enders A, dir. Seismic source signature estimation and measurement. Tulsa, OK : Society of Exploration Geophysicists, 1996.
Trouver le texte intégralMélard, Guy. Méthodes de prévision à court terme. Bruxelles, Belgique : Editions de l'Université de Bruxelles, 1990.
Trouver le texte intégralWeinstein, Ehud. Multiple source location estimation using the EM algorithm. Woods Hole, Mass : Woods Hole Oceanographic Institution, 1986.
Trouver le texte intégralCenter, Langley Research, dir. Acoustic Source Bearing Estimation (ASBE) computer program development. Hampton, Va : National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1987.
Trouver le texte intégralOffice, U. S. Nuclear Regulatory Commission Office of Nuclear Regulatory Research Accident Source Term Program. Reassessment of the technical bases for estimating source terms : Draft report for comment. Washington, D.C : Accident Source Term Program Office, Office of Nuclear Regulatory Research, U.S. Nuclear Regulatory Commission, 1985.
Trouver le texte intégralFeder, Meir. Optimal multiple source location via the EM algorithm. Woods Hole, Mass : Woods Hole Oceanographic Institution, 1986.
Trouver le texte intégralClean Air Technology Center (U.S.) et U.S.-México Border Information Center on Air Pollution., dir. Emission estimation techniques for unique source categories in Mexicali, Mexico. Research Triangle Park, NC : U.S. Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and Standards, Clean Air Technology Center, 1999.
Trouver le texte intégralClean Air Technology Center (U.S.) et U.S.-México Border Information Center on Air Pollution, dir. Emission estimation techniques for unique source categories in Mexicali, Mexico. Research Triangle Park, NC : U.S. Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and Standards, Clean Air Technology Center, 1999.
Trouver le texte intégralEkström, Göran, Marvin Denny et John R. Murphy, dir. Monitoring the Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty : Source Processes and Explosion Yield Estimation. Basel : Birkhäuser Basel, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-0348-8310-8.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Estimation de terme source"
Cervone, Guido, et Pasquale Franzese. « Source Term Estimation for the 2011 Fukushima Nuclear Accident ». Dans Data Mining for Geoinformatics, 49–64. New York, NY : Springer New York, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7669-6_3.
Texte intégralLiu, Yang, Matthew Coombes et Cunjia Liu. « Consensus-Based Distributed Source Term Estimation with Particle Filter and Gaussian Mixture Model ». Dans ROBOT2022 : Fifth Iberian Robotics Conference, 130–41. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-21062-4_11.
Texte intégralNagai, Haruyasu, Genki Katata, Hiroaki Terada et Masamichi Chino. « Source Term Estimation of 131I and 137Cs Discharged from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant into the Atmosphere ». Dans Radiation Monitoring and Dose Estimation of the Fukushima Nuclear Accident, 155–73. Tokyo : Springer Japan, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-54583-5_15.
Texte intégralGarbe, Christoph S., Hagen Spies et Bernd Jähne. « Mixed OLS-TLS for the Estimation of Dynamic Processes with a Linear Source Term ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 463–71. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45783-6_56.
Texte intégralZavisca, Michael, Heinrich Kahlert, Mohsen Khatib-Rahbar, Elizabeth Grindon et Ming Ang. « A Bayesian Network Approach to Accident Management and Estimation of Source Terms for Emergency Planning ». Dans Probabilistic Safety Assessment and Management, 383–88. London : Springer London, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-85729-410-4_62.
Texte intégralKumar, Amit, Vageesh Shukla, Manoj Kansal et Mukesh Singhal. « PSA Level-2 Study : Estimation of Source Term for Postulated Accidental Release from Indian PHWRs ». Dans Reliability, Safety and Hazard Assessment for Risk-Based Technologies, 15–26. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-9008-1_2.
Texte intégralPenenko, Vladimir, et Alexander Baklanov. « Methods of Sensitivity Theory and Inverse Modeling for Estimation of Source Term and Risk/Vulnerability Areas ». Dans Computational Science - ICCS 2001, 57–66. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45718-6_7.
Texte intégralSchnieders, Dirk, Kwan-Yee K. Wong et Zhenwen Dai. « Polygonal Light Source Estimation ». Dans Computer Vision – ACCV 2009, 96–107. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-12297-2_10.
Texte intégralSoriguera Martí, Francesc. « Short-Term Prediction of Highway Travel Time Using Multiple Data Sources ». Dans Highway Travel Time Estimation With Data Fusion, 157–84. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-48858-4_6.
Texte intégralLamb, Frederick K., Bruce W. Callen et Jeremiah D. Sullivan. « Yield estimation using shock wave methods ». Dans Explosion Source Phenomenology, 73–89. Washington, D. C. : American Geophysical Union, 1991. http://dx.doi.org/10.1029/gm065p0073.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Estimation de terme source"
Robins, P., et P. Thomas. « Non-linear Bayesian CBRN source term estimation ». Dans 2005 7th International Conference on Information Fusion. IEEE, 2005. http://dx.doi.org/10.1109/icif.2005.1591980.
Texte intégralRahbar, Faezeh, Ali Marjovi et Alcherio Martinoli. « An Algorithm for Odor Source Localization based on Source Term Estimation ». Dans 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icra.2019.8793784.
Texte intégralChichester, David L., James T. Johnson, Scott M. Watson, Scott J. Thompson, Nick R. Mann et Kevin P. Carney. « Post-blast radiological dispersal device source term estimation ». Dans 2016 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and Room-Temperature Semiconductor Detector Workshop (NSS/MIC/RTSD). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/nssmic.2016.8069920.
Texte intégralWang, Zhi-Pu, et Huai-Ning Wu. « Source Term Estimation with Unknown Number of Sources using Improved Cuckoo Search Algorithm ». Dans 2020 39th Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.23919/ccc50068.2020.9189067.
Texte intégralMa, Yuanwei, Dezhong Wang, Wenji Tan, Zhilong Ji et Kuo Zhang. « Assessing Sensitivity of Observations in Source Term Estimation for Nuclear Accidents ». Dans 2012 20th International Conference on Nuclear Engineering and the ASME 2012 Power Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2012. http://dx.doi.org/10.1115/icone20-power2012-54491.
Texte intégralFanfarillo, Alessandro. « Quantifying Uncertainty in Source Term Estimation with Tensorflow Probability ». Dans 2019 IEEE/ACM HPC for Urgent Decision Making (UrgentHPC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/urgenthpc49580.2019.00006.
Texte intégralHu, Hao, Xinwen Dong, Xinpeng Li, Yuhan Xu, Shuhan Zhuang et Sheng Fang. « Wind Tunnel Validation Study of Joint Estimation Source Term Inversion Method ». Dans ASME 2023 International Conference on Environmental Remediation and Radioactive Waste Management. American Society of Mechanical Engineers, 2023. http://dx.doi.org/10.1115/icem2023-110109.
Texte intégralRobins, P., V. Rapley et P. Thomas. « Biological Source Term Estimation Using Particle Counters and Immunoassay Sensors ». Dans 2006 9th International Conference on Information Fusion. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icif.2006.301723.
Texte intégralRahbar, Faezeh, et Alcherio Martinoli. « A Distributed Source Term Estimation Algorithm for Multi-Robot Systems ». Dans 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icra40945.2020.9196959.
Texte intégralZheng, Xiaoyu, Hiroto Itoh, Hitoshi Tamaki et Yu Maruyama. « Estimation of Source Term Uncertainty in a Severe Accident With Correlated Variables ». Dans 2014 22nd International Conference on Nuclear Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2014. http://dx.doi.org/10.1115/icone22-30011.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Estimation de terme source"
Brooks, Dusty. Non-Parametric Source Term Uncertainty Estimation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), juin 2020. http://dx.doi.org/10.2172/1763581.
Texte intégralMcKenna, T. J., et J. G. Glitter. Source term estimation during incident response to severe nuclear power plant accidents. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), octobre 1988. http://dx.doi.org/10.2172/6822946.
Texte intégralFourrier, Marine. Integration of in situ and satellite multi-platform data (estimation of carbon flux for trop. Atlantic). EuroSea, 2023. http://dx.doi.org/10.3289/eurosea_d7.6.
Texte intégralClark, Todd E., Gergely Ganics et Elmar Mertens. Constructing fan charts from the ragged edge of SPF forecasts. Federal Reserve Bank of Cleveland, novembre 2022. http://dx.doi.org/10.26509/frbc-wp-202236.
Texte intégralHertel, Thomas, David Hummels, Maros Ivanic et Roman Keeney. How Confident Can We Be in CGE-Based Assessments of Free Trade Agreements ? GTAP Working Paper, juin 2003. http://dx.doi.org/10.21642/gtap.wp26.
Texte intégralJunek, W. N., J. Roman-Nieves, R. C. Kemerait, M. T. Woods et J. P. Creasey. Automated Source Depth Estimation Using Array Processing Techniques. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, octobre 2009. http://dx.doi.org/10.21236/ada517312.
Texte intégralHodgkiss, William S. Source Signature Estimation and Noise Directionality in Shallow Water. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 1995. http://dx.doi.org/10.21236/ada306524.
Texte intégralEdwards, L. L. Complex source rate estimation for atmospheric transport and dispersion models. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septembre 1993. http://dx.doi.org/10.2172/10102792.
Texte intégralWeinstein, Ehud, et Meir Feder. Multiple Source Location Estimation Using the EM (Estimate-Maximize) Algorithm. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juillet 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada208762.
Texte intégralSanders, T. L., H. Jordan, V. Pasupathi, W. J. Mings et P. C. Reardon. A methodology for estimating the residual contamination contribution to the source term in a spent-fuel transport cask. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septembre 1991. http://dx.doi.org/10.2172/6373171.
Texte intégral