101-0178-01L  Uncertainty Quantification in Engineering

SemesterFrühjahrssemester 2021
DozierendeS. Marelli, B. Sudret
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
101-0178-01 GUncertainty Quantification in Engineering2 Std.
Do16-18HPV G 5 »
S. Marelli, B. Sudret

Katalogdaten

KurzbeschreibungUncertainty quantification aims at studying the impact of aleatory and epistemic uncertainty onto computational models used in science and engineering. The course introduces the basic concepts of uncertainty quantification: probabilistic modelling of data (copula theory), uncertainty propagation techniques (Monte Carlo simulation, polynomial chaos expansions), and sensitivity analysis.
LernzielAfter this course students will be able to properly pose an uncertainty quantification problem, select the appropriate computational methods and interpret the results in meaningful statements for field scientists, engineers and decision makers. The course is suitable for any master/Ph.D. student in engineering or natural sciences, physics, mathematics, computer science with a basic knowledge in probability theory.
InhaltThe course introduces uncertainty quantification through a set of practical case studies that come from civil, mechanical, nuclear and electrical engineering, from which a general framework is introduced. The course in then divided into three blocks: probabilistic modelling (introduction to copula theory), uncertainty propagation (Monte Carlo simulation and polynomial chaos expansions) and sensitivity analysis (correlation measures, Sobol' indices). Each block contains lectures and tutorials using Matlab and the in-house software UQLab (www.uqlab.com).
SkriptDetailed slides are provided for each lecture. A printed script gathering all the lecture slides may be bought at the beginning of the semester.
Voraussetzungen / BesonderesA basic background in probability theory and statistics (bachelor level) is required. A summary of useful notions will be handed out at the beginning of the course.

A good knowledge of Matlab is required to participate in the tutorials and for the mini-project.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte3 KP
PrüfendeS. Marelli, B. Sudret
FormSemesterendprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionEs wird ein Repetitionstermin in den ersten zwei Wochen des unmittelbar nachfolgenden Semesters angeboten.
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusFinal grade: 80% on final exam (on 8th of June 2021), compulsory continuous performance assessment task during semester (20% on mini-project) need not be passed on its own.

Conditions for the exam:
-2 hour written exam
-all lecture notes (printed / manuscript) allowed
-a standard simple calculator is needed (see DBAUG list provided before the exam)
-Computers, laptops, phones, tablets, advanced programmable calculators NOT allowed.

Lernmaterialien

 
HauptlinkUncertainty quantification in engineering
Weitere LinksUQLab
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Bauingenieurwissenschaften MasterFächer DigitalWInformation
Bauingenieurwissenschaften MasterVertiefung in KonstruktionWInformation
Computational Biology and Bioinformatics MasterTheorieWInformation
Doktorat Departement Bau, Umwelt und GeomatikWeitere AusbildungsangeboteWInformation
Doktorat Departement Maschinenbau und VerfahrenstechnikLehrangebot Doktorat und PostdoktoratWInformation
Doktorat Departement PhysikLehrangebot Doktorat und PostdoktoratWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterEmpfohlene FächerWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterVertiefungsfächerWInformation
Integrated Building Systems MasterVertiefungsfächerWInformation
Physik MasterAllgemeine WahlfächerWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterWahlfächerWInformation