Dependability Modelling under Uncertainty
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2008
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Latest research in Dependability modelling under Uncertainty with applications to mechatronicsMechatronic design processes have become shorter and more parallelized, induced by growing time-to-market pressure. Methods that enable quantitat.
Codice articolo 4898786
- Titolo
- Dependability Modelling under Uncertainty
- Autore
- Philipp Limbourg
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg
- Anno di pubblicazione
- 2008
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Gebunden
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 354069286X
- ISBN 13
- 9783540692867
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
Mechatronic design processes have become shorter and more parallelized, induced by growing time-to-market pressure. Methods that enable quantitative analysis in early design stages are required, should dependability analyses aim to influence the design. Due to the limited amount of data in this phase, the level of uncertainty is high and explicit modeling of these uncertainties becomes necessary.
This work introduces new uncertainty-preserving dependability methods for early design stages. These include the propagation of uncertainty through dependability models, the activation of data from similar components for analyses and the integration of uncertain dependability predictions into an optimization framework. It is shown that Dempster-Shafer theory can be an alternative to probability theory in early design stage dependability predictions. Expert estimates can be represented, input uncertainty is propagated through the system and prediction uncertainty can be measured and interpreted. The resulting coherent methodology can be applied to represent the uncertainty in dependability models.
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Dalla quarta di copertina
Mechatronic design processes have become shorter and more parallelized, induced by growing time-to-market pressure. Methods that enable quantitative analysis in early design stages are required, should dependability analyses aim to influence the design. Due to the limited amount of data in this phase, the level of uncertainty is high and explicit modeling of these uncertainties becomes necessary.
This work introduces new uncertainty-preserving dependability methods for early design stages. These include the propagation of uncertainty through dependability models, the activation of data from similar components for analyses and the integration of uncertain dependability predictions into an optimization framework. It is shown that Dempster-Shafer theory can be an alternative to probability theory in early design stage dependability predictions. Expert estimates can be represented, input uncertainty is propagated through the system and prediction uncertainty can be measured and interpreted. The resulting coherent methodology can be applied to represent the uncertainty in dependability models.
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