Il Filtro Integrale Auto-Regressivo Continuo (I-ARC) per l’Analisi di Strutture Esposte al Vento

Risultato della ricerca: Other

Abstract

In questo studio viene proposto un metodo per la rappresentazione di processi aleatori Gaussiani e stazionari, utile a modellare la turbolenza della velocità del vento, introducendo la versione integrale del modello auto-regressivo discreto già proposto in precedenza. La rappresentazione di un processo aleatorio di assegnata funzione di correlazione viene condotta integrando un’equazione integro-differenziale in cui viene coinvolto un nucleo, che rappresenta la memoria del processo, in presenza di un rumore bianco Gaussiano. La soluzione dell’equazione rappresenta un campione del processo aleatorio della turbolenza della velocità del vento. E’ stato mostrato che il modello I-ARC fornisce, nei casi in cui effettivamente il processo è filtrato, statistiche coincidenti con quelle del processo obiettivo mentre fornisce risultati molto accurati qualora il processo non è filtrato come nel caso della velocità del vento. Inoltre una formulazione discreta del filtro I-ARC coincide con il modello ARC precedentemente discusso dagli autori
Lingua originaleItalian
Numero di pagine0
Stato di pubblicazionePublished - 2010

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@conference{21be52e68e734313a154267fce786629,
title = "Il Filtro Integrale Auto-Regressivo Continuo (I-ARC) per l’Analisi di Strutture Esposte al Vento",
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keywords = "Autoregressive-Continuous Filters, Digital simulation, Gaussian Processes, Stochastic Differential Calculus.",
author = "Massimiliano Zingales and Antonina Pirrotta and {Di Paola}, Mario",
year = "2010",
language = "Italian",

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TY - CONF

T1 - Il Filtro Integrale Auto-Regressivo Continuo (I-ARC) per l’Analisi di Strutture Esposte al Vento

AU - Zingales, Massimiliano

AU - Pirrotta, Antonina

AU - Di Paola, Mario

PY - 2010

Y1 - 2010

N2 - In questo studio viene proposto un metodo per la rappresentazione di processi aleatori Gaussiani e stazionari, utile a modellare la turbolenza della velocità del vento, introducendo la versione integrale del modello auto-regressivo discreto già proposto in precedenza. La rappresentazione di un processo aleatorio di assegnata funzione di correlazione viene condotta integrando un’equazione integro-differenziale in cui viene coinvolto un nucleo, che rappresenta la memoria del processo, in presenza di un rumore bianco Gaussiano. La soluzione dell’equazione rappresenta un campione del processo aleatorio della turbolenza della velocità del vento. E’ stato mostrato che il modello I-ARC fornisce, nei casi in cui effettivamente il processo è filtrato, statistiche coincidenti con quelle del processo obiettivo mentre fornisce risultati molto accurati qualora il processo non è filtrato come nel caso della velocità del vento. Inoltre una formulazione discreta del filtro I-ARC coincide con il modello ARC precedentemente discusso dagli autori

AB - In questo studio viene proposto un metodo per la rappresentazione di processi aleatori Gaussiani e stazionari, utile a modellare la turbolenza della velocità del vento, introducendo la versione integrale del modello auto-regressivo discreto già proposto in precedenza. La rappresentazione di un processo aleatorio di assegnata funzione di correlazione viene condotta integrando un’equazione integro-differenziale in cui viene coinvolto un nucleo, che rappresenta la memoria del processo, in presenza di un rumore bianco Gaussiano. La soluzione dell’equazione rappresenta un campione del processo aleatorio della turbolenza della velocità del vento. E’ stato mostrato che il modello I-ARC fornisce, nei casi in cui effettivamente il processo è filtrato, statistiche coincidenti con quelle del processo obiettivo mentre fornisce risultati molto accurati qualora il processo non è filtrato come nel caso della velocità del vento. Inoltre una formulazione discreta del filtro I-ARC coincide con il modello ARC precedentemente discusso dagli autori

KW - Autoregressive-Continuous Filters

KW - Digital simulation

KW - Gaussian Processes

KW - Stochastic Differential Calculus.

UR - http://hdl.handle.net/10447/56429

M3 - Other

ER -