Bayesian Uncertainty Quantification for Planar Impact Crashes via Markov Chain Monte Carlo Simulation

Davis, Gary A.; Mudgal, Abhisek

doi:10.4271/2016-01-1481

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“…Prova disso é que o MMC tem sido uma ferramenta essencial em diversas áreas da ciência, dentre elas: economia [6]; medicina [7]; medicina nuclear [8]; biologia [9]; ecologia [10,11]; física do clima [12]; climatologia [13,14]; engenharias [15,16]; modelagem de colisões veiculares [17][18][19][20].…”

Section: Método De Monte Carlounclassified

Análise probabilística de colisões veiculares pelo método de Monte Carlo

Carvalho¹,

Armigliato²,

Almeida³

et al. 2016

Rev. Bras. Crimin.

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ResumoEste trabalho apresenta um modelo para análise probabilística de perícias de colisão de veículos automotores, apresentando um modelo computacional flexível para avaliação da confiabilidade por simulação Monte Carlo. Os procedimentos desenvolvidos buscaram a representação estatística dos parâmetros ambientais e psicomotores, tais como coeficientes de atrito e ritmo de Reação, em uma simulação, com 10.000 iterações, da confiabilidade em um modelo bidimensional aplicado a um estudo de caso de colisão frontal envolvendo dois veículos de passeio, obtendo intervalos unilaterais e bilaterais para as variáveis estudadas. AbstractThis paper presents a model for probabilistic analysis skills collision of motor vehicles, featuring a flexible computational model for the evaluation of reliability by Monte Carlo simulation. The developed procedures sought statistical representation of environmental and psychomotor parameters such as friction coefficient and reaction rate in a simulation with 10,000 iterations, reliability in a twodimensional model applied to a frontal collision case study involving two vehicles, obtaining unilateral and bilateral ranges for the variables studied.

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