Title
Szacowanie niepewności pomiaru przewodności cieplnej za pomocą modelu GMM
Authors
Title variant
EN Estimating the uncertainty of thermal conductivity measurements using the GMM model
Year of publication
2025
Chapter type
chapter in monograph / paper
Publication language
polish
Abstract
PL Istnieje wiele modeli opisujących przewodność cieplną materiałów porowatych. Modele te zawierają najczęściej różne parametry, takie jak porowatość, efektywna przewodność cieplna materiału suchego, jak i mokrego. Wszystkie wspomniane parametry uzyskuje się na drodze pomiaru, w związku z czym otrzymane wartości obarczone są określoną niepewnością zależną od techniki pomiaru poszczególnych parametrów. Wykorzystując te parametry w modelach przewidujemy wartość przewodnictwa efektywnego badanego materiału porowatego, która to wartość również obarczona jest niepewnością złożoną. Modele pozwalające przewidzieć taką niepewność rzadko bywają liniowe ze względu na wartości wejściowe, co komplikuje określenie niepewności złożonej, a w konsekwencji może zafałszować ocenę trafności modelu. W niniejszej pracy przedstawiono propozycję analizy propagacji niepewności złożonej powstającej w wyniku przekształceń nieliniowych z wykorzystaniem nowatorskiego podejścia polegające na użyciu tzw. mieszanin gaussowskich (GMM).
EN There are many models describing the thermal conductivity of porous materials. These models typically include various parameters, such as porosity and the effective thermal conductivity of both dry and wet materials. All of these parameters are obtained through measurements, and therefore, the obtained values are subject to some uncertainty depending on the measurement technique used for each parameter. Using these parameters in the models, we predict the effective conductivity of the tested porous material, which is also subject to a complex uncertainty. Models that predict such uncertainty are rarely linear due to the input values, which complicates the determination of the complex uncertainty and, consequently, can distort the assessment of model accuracy. This paper proposes an analysis of the propagation of complex uncertainty arising from nonlinear transformations using a novel approach involving the use of Gaussian mixtures (GMMs).
Date of online publication
22.09.2025
Pages (from - to)
263 - 273
License type
CC BY-SA (attribution - share alike)
Open Access Mode
open repository
Open Access Text Version
final published version
Release date
22.09.2025
Full text of chapter
Access level to full text
public
Ministry points / chapter
20
System created by Poznań University of Technology
and Poznan Supercomputing and Networking Center
Log in through eKonto to add to SIS