Добірка наукової літератури з теми "Probabilities – Computer simulations"
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Статті в журналах з теми "Probabilities – Computer simulations"
DOBRESCU, GIANINA, M. RUSU, and M. VASS. "COMPUTER SIMULATIONS OF FRACTAL SURFACES: APPLICATION IN ADSORPTION." Fractals 01, no. 03 (September 1993): 430–38. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x93000459.
Повний текст джерелаSmith, Peter J. "Underestimation of Rare Event Probabilities in Importance Sampling Simulations." SIMULATION 76, no. 3 (March 2001): 140–50. http://dx.doi.org/10.1177/003754970107600301.
Повний текст джерелаPeng, Xidan, and Xiangyang Li. "Performance Analysis for Analog Network Coding with Imperfect CSI in FDD Two Way Channels." Journal of Systems Science and Information 3, no. 4 (August 25, 2015): 357–64. http://dx.doi.org/10.1515/jssi-2015-0357.
Повний текст джерелаSCHURZ, GERHARD, and PAUL D. THORN. "REWARD VERSUS RISK IN UNCERTAIN INFERENCE: THEOREMS AND SIMULATIONS." Review of Symbolic Logic 5, no. 4 (July 4, 2012): 574–612. http://dx.doi.org/10.1017/s1755020312000184.
Повний текст джерелаShchur, Lev N., and Sergey S. Kosyakov. "Probability of Incipient Spanning Clusters in Critical Square Bond Percolation." International Journal of Modern Physics C 08, no. 03 (June 1997): 473–81. http://dx.doi.org/10.1142/s0129183197000394.
Повний текст джерелаPaschalidis, I. C., and S. Vassilaras. "Importance Sampling for the Estimation of Buffer Overflow Probabilities via Trace-Driven Simulations." IEEE/ACM Transactions on Networking 12, no. 5 (October 2004): 907–19. http://dx.doi.org/10.1109/tnet.2004.836139.
Повний текст джерелаOjha, Durga Prasad. "Nematogenic Behaviour of a Cyano-Compound Using Quantum Mechanics and Computer Simulations." Zeitschrift für Naturforschung A 56, no. 3-4 (April 1, 2001): 319–25. http://dx.doi.org/10.1515/zna-2001-0315.
Повний текст джерелаChiou, Rong Nan, and Chia-Nian Shyi. "Adaptive Maximums of Random Variables for Network Simulations." Journal of Computer Systems, Networks, and Communications 2009 (2009): 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2009/383720.
Повний текст джерелаZhang, Xulong, and Xiaoxia Song. "Stability Analysis of a Dynamical Model for Malware Propagation with Generic Nonlinear Countermeasure and Infection Probabilities." Security and Communication Networks 2020 (September 22, 2020): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8859883.
Повний текст джерелаLerche, Ian, and Brett S. Mudford. "How Many Monte Carlo Simulations Does One Need to Do?" Energy Exploration & Exploitation 23, no. 6 (December 2005): 405–27. http://dx.doi.org/10.1260/014459805776986876.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Probabilities – Computer simulations"
Peng, Linghua. "Normalizing constant estimation for discrete distribution simulation /." Digital version accessible at:, 1998. http://wwwlib.umi.com/cr/utexas/main.
Повний текст джерелаHeimbigner, Stephen. "Implications in using Monte Carlo simulation in predicting cardiovascular risk factors among overweight children and adolescents a stochastic computer model based on probabilities from the Bogalusa Heart Study /." unrestricted, 2007. http://etd.gsu.edu/theses/available/etd-07252007-234503/.
Повний текст джерелаTitle from file title page. Russ Toal, committee chair; Michael Eriksen, Valerie Hepburn, committee members. Electronic text (102 p. : ill. (some col.)) : digital, PDF file. Description based on contents viewed Mar. 26, 2008. Includes bibliographical references (p. 71-73).
Coelho, Renato Schattan Pereira 1987. "Simulação de multidões e planejamento probabilístico para otimização dos tempos de semáforos." [s.n.], 2012. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275643.
Повний текст джерелаDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-22T23:53:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Coelho_RenatoSchattanPereira_M.pdf: 864445 bytes, checksum: 8f57902047a23925af4b81fa0d7f3188 (MD5) Previous issue date: 2013
Resumo: O trânsito é um problema cada vez maior nas cidades, consumindo recursos e agravando a poluição; em São Paulo perdem-se cerca de R$33 bilhões por ano por causa do trânsito. Neste trabalho de mestrado desenvolvemos um sistema que une as áreas de simulação de multidões e planejamento probabilístico para otimizar semáforos de tempo fixo. Essas duas áreas apresentam algoritmos que permitem soluções eficientes para os problemas, mas a sua aplicação ainda depende largamente da intervenção de especialistas no problema a ser estudado, seja descrevendo o problema de planejamento probabilístico, seja interpretando os dados devolvidos pelo simulador. Nosso sistema diminui essa dependência ao utilizar autômatos celulares para simular o tráfego e gerar informações que são então utilizadas para descrever o problema de planejamento probabilístico. Com isso podemos: (i) reduzir a necessidade de coleta de dados, que passam a ser gerados pelo simulador e (ii) produzir bons planos para o controle de semáforos de tempo fixo sem que seja necessária a intervenção de especialistas para a análise dos dados. Nos dois testes realizados a solução proposta pelo sistema diminuiu o tempo médio de percurso em 18:51% e 13:51%, respectivamente
Abstract: Traffic is an ever increasing problem, draining resources and aggravating pollution. In Sao Paulo, for instance, financial losses caused by traffic represent a sum of about R$33 billions a year. In this work we've developed a system that puts together the areas of Crowd Simulation and Probabilistic Planning to optimize fixed time traffic lights. Although both areas present good algorithms their use is limited by their reliance on specialists, whether to describe the probabilistic planning problem or to analyze the data produced by the simulations. Our approach contributes to minimize this dependence by using cellular automata simulations to generate the data that is used to describe the probabilistic planning problem. This allows us to: (i) reduce the amount of data collection, since the data is now generated by the simulator and (ii) produce good policies for fixed time traffic light control without the intervention of specialists to analyze the data. In the two tests performed the solution proposed by the system was able to reduce travel times by 18:51% and 13:51%, respectively
Mestrado
Ciência da Computação
Mestre em Ciência da Computação
Deng, Yuxin. "Axiomatisations et types pour des processus probabilistes et mobiles." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00155225.
Повний текст джерелаpour des syst`emes r´epartis modernes. Deux caract´eristiques importantes des mod`eles pour
ces syst`emes sont les probabilit´es et la mobilit´e typ´ee : des probabilit´es peuvent ˆetre utilis´ees pour
quantifier des comportements incertains ou impr´evisibles, et des types peuvent ˆetre utilis´es pour
garantir des comportements sˆurs dans des syst`emes mobiles. Dans cette th`ese nous d´eveloppons
des techniques alg´ebriques et des techniques bas´ees sur les types pour l'´etude comportementale des
processus probabilistes et mobiles.
Dans la premi`ere partie de la th`ese nous ´etudions la th´eorie alg´ebrique d'un calcul de processus
qui combine les comportements non-d´eterministe et probabiliste dans le mod`ele des automates probabilistes
propos´es par Segala et Lynch. Nous consid´erons diverses ´equivalences comportementales
fortes et faibles, et nous fournissons des axiomatisations compl`etes pour des processus `a ´etats finis,
limit´ees `a la r´ecursion gard´ee dans le cas des ´equivalences faibles.
Dans la deuxi`eme partie de la th`ese nous ´etudions la th´eorie alg´ebrique du -calcul en pr´esence
des types de capacit´es, qui sont tr`es utiles dans les calculs de processus mobiles. Les types de
capacit´es distinguent la capacit´e de lire sur un canal, la capacit´e d'´ecrire sur un canal, et la capacit´e
de lire et d'´ecrire `a la fois. Ils introduisent ´egalement une relation de sous-typage naturelle et
puissante. Nous consid´erons deux variantes de la bisimilarit´e typ´ee, dans leurs versions retard´ees
et anticip´ees. Pour les deux variantes, nous donnons des axiomatisations compl`etes pour les termes
ferm´es. Pour une des deux variantes, nous fournissons une axiomatisation compl`ete pour tous les
termes finis.
Dans la derni`ere partie de la th`ese nous d´eveloppons des techniques bas´ees sur les types pour
v´erifier la propri´et´e de terminaison de certains processus mobiles. Nous fournissons quatre syst`emes
de types pour garantir cette propri´et´e. Les syst`emes de types sont obtenus par des am´eliorations
successives des types du -calcul simplement typ´e. Les preuves de terminaison utilisent des techniques
employ´ees dans les syst`emes de r´e´ecriture. Ces syst`emes de types peuvent ˆetre utilis´es pour
raisonner sur le comportement de terminaison de quelques exemples non triviaux : les codages des
fonctions r´ecursives primitives, le protocole pour coder le choix s´epar´e en terme de composition
parall`ele, une table de symboles implement´ee comme une chaˆıne dynamique de cellules.
Ces r´esultats ´etablissent des bases pour une future ´etude de mod`eles plus avanc´es qui peuvent
combiner des probabilit´es avec des types. Ils soulignent ´egalement la robustesse des techniques
alg´ebriques et de celles bas´ees sur les types pour le raisonnement comportemental.
Reuillon, Romain. "Simulations stochastiques en environnements distribués : application aux grilles de calcul." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00731242.
Повний текст джерелаGeffroy, Arthur. "Contribution a l'étude locale et globale de l'enveloppe convexe d'un échantillon aléatoire." Rouen, 1997. http://www.theses.fr/1997ROUES017.
Повний текст джерелаBaudrit, Cédric. "Représentation et propagation de connaissances imprécises et incertaines : application à l'évaluation des risques liés aux sites et aux sols pollués." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011933.
Повний текст джерелаsur une évaluation des risques pour l'homme et l'environnement. Cette évaluation est effectuée à l'aide de modèles qui simulent le transfert de polluant depuis une source de pollution vers une cible vulnérable, pour différents scénarii d'exposition. La sélection des valeurs des paramètres de ces modèles s'appuie autant que possible sur les données recueillies lors des investigations de terrain (phase de diagnostic de site). Or pour des raisons de délais et de coûts, l'information recueillie lors de cette phase de diagnostic est toujours incomplète; elle est donc entachée d'incertitude. De même, les modèles de transferts et d'exposition présentent également des incertitudes à intégrer dans les procédures. Cette notion globale d'incertitude doit être prise en compte dans l'évaluation du risque pour que les résultats soient utiles lors la phase décisionnelle.
L'incertitude sur les paramètres peut avoir deux origines. La première provient du caractère aléatoire de l'information due à une variabilité naturelle résultant de phénomènes stochastiques. On parle alors d'incertitudes de variabilité ou d'incertitudes stochastiques. La seconde est liée au caractère imprécis de l'information lié à un manque de connaissance et qui résulte par exemple d'erreurs systématiques lors de mesures ou d'avis d'experts.
On parle alors d'incertitudes épistémiques. Dans le calcul de risque, ces deux notions sont souvent confondues alors qu'elles devraient être traitées de manière différente.
L'incertitude en évaluation des risques a surtout été appréhendée dans un cadre purement probabiliste.
Cela revient à supposer que la connaissance sur les paramètres des modèles est toujours de nature aléatoire (variabilité). Cette approche consiste à représenter les paramètres incertains par des distributions de probabilité uniques et à transmettre l'incertitude relative à ces paramètres sur celle du risque encouru par la cible, en appliquant en général la technique dite Monte Carlo. Si cette approche est bien connue, toute la difficulté tient à une définition cohérente des distributions de probabilité affectées aux paramètres par rapport à la connaissance disponible. En effet dans un contexte d'évaluation des risques liés à l'exposition aux polluants, l'information dont on dispose concernant certains paramètres est souvent de nature imprécise. Le calage d'une distribution de probabilité unique sur ce type de
connaissance devient subjectif et en partie arbitraire.
L'information dont on dispose réellement est souvent plus riche qu'un intervalle mais moins riche qu'une distribution de probabilité. En pratique, l'information de nature aléatoire est traitée de manière rigoureuse par les distributions de probabilité classiques. Celle de nature imprécise est traitée de manière rigoureuse par des familles de distributions de probabilité définies au moyen de paires de probabilités cumulées hautes et basses ou, à l'aide de théories plus récentes, au moyen de distributions de possibilité (aussi appelées intervalles flous) ou encore au moyen d'intervalles aléatoires utilisant les fonctions de croyance de Dempster-Shafer.
Un des premiers objectifs de ce travail est de promouvoir la cohérence entre la manière dont on représente la connaissance sur les paramètres
des modèles du risque et la connaissance dont on dispose réellement. Le deuxième objectif est de proposer différentes méthodes pour propager l'information de nature aléatoire et l'information de nature imprécise à travers les modèles du risque tout en essayant de tenir compte des dépendances entre les paramètres. Enfin, ces méthodes alternatives ont été testées sur des cas synthétiques puis sur des cas réels simplifiés, notamment pour proposer des moyens de présenter les résultats pour une phase décisionnelle:
- Calcul de dose : Transfert d'un polluant radioactif (le strontium) depuis le dépôt jusqu'à
l'homme, au travers de la consommation d'un aliment (le lait de vache).
- Risque toxique après un déversement accidentel de trichloréthylène (TCE) au dessus d'une nappe d'eau (modèle semi analytique).
- Risque pour la santé liée aux sols pollués par des retombées de plomb.
Touya, Thierry. "Méthodes d'optimisation pour l'espace et l'environnement." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00366141.
Повний текст джерелаLa première traite d'une antenne spatiale réseau active.
Il faut d'abord calculer les lois d'alimentation pour satisfaire les contraintes de rayonnement. Nous transformons un problème avec de nombreux minima locaux en un problème d'optimisation convexe, dont l'optimum est le minimum global du problème initial, en utilisant le principe de conservation de l'énergie.
Nous résolvons ensuite un problème d'optimisation topologique: il faut réduire le nombre d'éléments rayonnants (ER). Nous appliquons une décomposition en valeurs singulières à l'ensemble des modules optimaux relaxés, puis un algorithme de type gradient topologique décide les regroupements entre ER élémentaires.
La deuxième partie porte sur une simulation type boîte noire d'un accident chimique.
Nous effectuons une étude de fiabilité et de sensibilité suivant un grand nombre de paramètres (probabilités de défaillance, point de conception, et paramètres influents). Sans disposer du gradient, nous utilisons un modèle réduit.
Dans un premier cas test nous avons comparé les réseaux neuronaux et la méthode d'interpolation sur grille éparse Sparse Grid (SG). Les SG sont une technique émergente: grâce à leur caractère hiérarchique et un algorithme adaptatif, elles deviennent particulièrement efficaces pour les problèmes réels (peu de variables influentes).
Elles sont appliquées à un cas test en plus grande dimension avec des améliorations spécifiques (approximations successives et seuillage des données).
Dans les deux cas, les algorithmes ont donné lieu à des logiciels opérationnels.
Patrix, Jérémy. "Détection de comportements à travers des modèles multi-agents collaboratifs, appliquée à l'évaluation de la situation, notamment en environnement asymétrique avec des données imprécises et incertaines." Phd thesis, Université de Caen, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00991091.
Повний текст джерелаMartin, Victorin. "Modélisation probabiliste et inférence par l'algorithme Belief Propagation." Phd thesis, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00867693.
Повний текст джерелаКниги з теми "Probabilities – Computer simulations"
Ross, Sheldon M. Simulation. 2nd ed. San Diego: Academic Press, 1997.
Знайти повний текст джерелаRoss, Sheldon M. Simulation. 3rd ed. San Diego: Academic Press, 2002.
Знайти повний текст джерелаProbability modeling and computer simulation: An integrated introduction with applications to engineering and computer science. Boston, Mass: PWS-Kent Pub. Co., 1988.
Знайти повний текст джерелаRoss, Sheldon M. A course in simulation. New York: Macmillan, 1990.
Знайти повний текст джерелаBaron, Michael. Probability and statistics for computer scientists. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC, 2007.
Знайти повний текст джерелаRoss, Sheldon M. Simulation. 4th ed. Amsterdam: Elsevier Academic Press, 2006.
Знайти повний текст джерелаBaron, Michael. Probability and statistics for computer scientists. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC, 2007.
Знайти повний текст джерелаProbability, Markov chains, queues and simulation: The mathematical basis of performance modeling. Princeton: Princeton University Press, 2009.
Знайти повний текст джерелаIntuitive probability and random processes using MATLAB. New York: Springer, 2005.
Знайти повний текст джерела1942-, Hillestad R. J., Rand Corporation, and European-American Center for Policy Analysis., eds. Modeling the external risks of airports for policy analysis. Santa Monica, CA: Rand, 1995.
Знайти повний текст джерелаЧастини книг з теми "Probabilities – Computer simulations"
Budde, Carlos E., and Arnd Hartmanns. "Replicating $$\textsc {Restart}$$ with Prolonged Retrials: An Experimental Report." In Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 373–80. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-72013-1_21.
Повний текст джерелаKarvo, Jouni. "Efficient Simulation of Blocking Probabilities for Multi-layer Multicast Streams." In NETWORKING 2002: Networking Technologies, Services, and Protocols; Performance of Computer and Communication Networks; Mobile and Wireless Communications, 1020–31. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-47906-6_83.
Повний текст джерелаBacharoudis, Konstantinos, Atanas Popov, and Svetan Ratchev. "Application of Advanced Simulation Methods for the Tolerance Analysis of Mechanical Assemblies." In IFIP Advances in Information and Communication Technology, 153–67. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-72632-4_11.
Повний текст джерелаAbabneh, Jafar, Hussein Abdel-Jaber, Firas Albalas, and Amjad Daoud. "Analyzing and Evaluating Current Computer Networks Simulation Models." In Simulation in Computer Network Design and Modeling, 459–78. IGI Global, 2012. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-0191-8.ch022.
Повний текст джерела"Faking Probabilities: Computer Simulation." In Probabilities, 245–62. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2006. http://dx.doi.org/10.1002/9780470099797.ch9.
Повний текст джерела"Faking Probabilities: Computer Simulation." In Probabilities, 285–304. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc, 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9781118898864.ch9.
Повний текст джерелаOsais, Yahya E. "Simulating Probabilities." In Computer Simulation, 27–37. Chapman and Hall/CRC, 2017. http://dx.doi.org/10.1201/9781315120294-3.
Повний текст джерелаKhan, Mohammad S. "A Study of Computer Virus Propagation on Scale Free Networks Using Differential Equations." In Advanced Methods for Complex Network Analysis, 196–214. IGI Global, 2016. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-9964-9.ch008.
Повний текст джерелаBiswas, Rathindra Nath, Swarup Kumar Mitra, and Mrinal Kanti Naskar. "Preserving Security of Mobile Anchors Against Physical Layer Attacks." In Cryptographic Security Solutions for the Internet of Things, 211–43. IGI Global, 2019. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-5742-5.ch008.
Повний текст джерелаBiswas, Rathindra Nath, Swarup Kumar Mitra, and Mrinal Kanti Naskar. "Preserving Security of Mobile Anchors Against Physical Layer Attacks." In Research Anthology on Securing Mobile Technologies and Applications, 93–118. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-8545-0.ch006.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Probabilities – Computer simulations"
Di Blasi, Marti´n, and Carlos Muravchik. "Leak Detection in a Pipeline Using Modified Line Volume Balance and Sequential Probability Tests." In 2006 International Pipeline Conference. ASMEDC, 2006. http://dx.doi.org/10.1115/ipc2006-10210.
Повний текст джерелаHuei, Y. C., P. H. Keng, and N. Krivulin. "Average Network Blocking Probabilities for TDM WDM Optical Networks with OTSIs and without WC." In 2007 15th International Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/mascots.2007.12.
Повний текст джерелаYassine, Ali A., Daniel E. Whitney, and Tony Zambito. "Assessment of Rework Probabilities for Simulatng Product Development Processes Using the Design Structure Matrix (DSM)." In ASME 2001 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2001. http://dx.doi.org/10.1115/detc2001/dtm-21693.
Повний текст джерелаParameswaran, Nataraj, and Lidvin Kjerengtroen. "Determination of Failure Probabilities and Sensitivity Factors Based on First Order Reliability Method." In ASME 1994 Design Technical Conferences collocated with the ASME 1994 International Computers in Engineering Conference and Exhibition and the ASME 1994 8th Annual Database Symposium. American Society of Mechanical Engineers, 1994. http://dx.doi.org/10.1115/detc1994-0092.
Повний текст джерелаWang, Zhonglai, Zissimos P. Mourelatos, Jing Li, Amandeep Singh, and Igor Baseski. "Time-Dependent Reliability of Dynamic Systems Using Subset Simulation With Splitting Over a Series of Correlated Time Intervals." In ASME 2013 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2013. http://dx.doi.org/10.1115/detc2013-12257.
Повний текст джерелаBanerjee, Ashis G., Arvind Balijepalli, Satyandra K. Gupta, and Thomas W. LeBrun. "Radial Basis Function Based Simplified Trapping Probability Models for Optical Tweezers." In ASME 2008 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. ASMEDC, 2008. http://dx.doi.org/10.1115/detc2008-49124.
Повний текст джерелаBeck, James L., S. K. Au, and K. V. Yuen. "Bayesian Updating of Nonlinear Model Predictions Using Markov Chain Monte Carlo Simulation." In ASME 2001 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2001. http://dx.doi.org/10.1115/detc2001/vib-21398.
Повний текст джерелаWang, Yan. "Solving Interval Master Equation in Simulation of Jump Processes Under Uncertainties." In ASME 2013 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2013. http://dx.doi.org/10.1115/detc2013-12740.
Повний текст джерелаThakur, Atul, Petr Svec, and Satyandra K. Gupta. "Generation of State Transition Models Using Simulations for Unmanned Sea Surface Vehicle Trajectory Planning." In ASME 2011 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. ASMEDC, 2011. http://dx.doi.org/10.1115/detc2011-48624.
Повний текст джерелаXu, Yanwen, and Pingfeng Wang. "Sequential Sampling Based Reliability Analysis for High Dimensional Rare Events With Confidence Intervals." In ASME 2020 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/detc2020-22146.
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