Inferenza bayesiana per l'analisi dei dati di prove di fatica

Authors

  • A. De Iorio Università degli Studi di Napoli Federico II
  • M. Guida Università degli Studi di Salerno
  • F. Penta Università degli Studi di Napoli Federico II
  • P. Pinto Università degli Studi di Napoli Federico II

DOI:

https://doi.org/10.3221/IGF-ESIS.06.02

Abstract

Si prende in esame il problema della caratterizzazione a fatica dei materiali mediante campioni di dati poco numerosi. Se ne prospetta una soluzione che impiega la metodologia bayesiana. Per la vasta famiglia degli acciai al carbonio, laminati a caldo o bonificati che siano, utilizzando dati di letteratura ed alcune consolidate correlazioni tra proprietà di fatica e resistenza statica, è definita una funzione di densità di probabilità a priori in grado di condensare gran parte delle informazioni disponibili. Queste ultime, in uno con quelle fornite dalla sperimentazione diretta, da esaminare mediante il teorema di Bayes, permettono di identificare con grande accuratezza la resistenza a fatica del particolare acciaio provato. L’efficacia del metodo proposto è verificata con una sperimentazione virtuale su un ipotetico acciaio condotta con il metodo Montecarlo.

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Author Biographies

  • A. De Iorio, Università degli Studi di Napoli Federico II
    Dipartimento di Progettazione e Gestione Industriale p.le V. Tecchio n° 80 80125, NAPOLI
  • M. Guida, Università degli Studi di Salerno
    Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione ed Ingegneria Elettrica via Ponte don Melillo n°1 84084, Fisciano (SA)
  • F. Penta, Università degli Studi di Napoli Federico II
    Dipartimento di Progettazione e Gestione Industriale p.le V. Tecchio n° 80 80125, NAPOLI
  • P. Pinto, Università degli Studi di Napoli Federico II
    Dipartimento di Progettazione e Gestione Industriale p.le V. Tecchio n° 80 80125, NAPOLI

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Issue

Section

Miscellanea

How to Cite

Inferenza bayesiana per l’analisi dei dati di prove di fatica. (2013). Frattura Ed Integrità Strutturale, 2(6), pages 11-19. https://doi.org/10.3221/IGF-ESIS.06.02