This work aims to present an analysis of the structural reliability of reinforced concrete (RC) columns designed according to the general method outlined in Eurocode 2 (EN 1992-1-1 2004). Probabilistic analyses are conducted by integrating the Monte Carlo method with metamodels (or surrogate models) generated using Kriging and some machine learning techniques. The study was developed based on an algorithm that verifies the columns subject to biaxial bending, considering the physical and geometric nonlinearities. Columns were analyzed assuming sign inversion of end bending moments (with reverse curvature), which portray the typical situations in conventional structures of RC buildings. The probabilistic results reveal that the typical RC columns in buildings designed according to the design procedures of the studied standard, whether they are located at the center, corner, or edge, exhibit reliability levels surpassing those deemed acceptable within the technical community. Furthermore, the integration of surrogate models proves beneficial by alleviating the computational burden associated with evaluations while preserving accuracy.
The existence of initial imperfections in manufacturing or assembly of double-layer space structures having hundreds or thousands of members is inevitable. Many of the imperfections, such as the initial curvature of the members and residual stresses in members, are all random in nature. In this paper, the probabilistic effect of initial curvature imperfections in the load bearing capacity of double-layer grid space structures with different types of supports have been investigated. First, for the initial curvature imperfection of each member, a random number is generated from a gamma distribution. Then, by employing the same probabilistic model, the imperfections are randomly distributed amongst the members of the structure. Afterwards, the collapse behavior and the ultimate bearing capacity of the structure are determined by using nonlinear push down analysis and this procedure is frequently repeated. Ultimately, based on the maximum values of bearing capacity acquired from the analysis of different samples, structure's reliability is obtained by using Monte Carlo simulation method. The results show the sensitivity of the collapse behavior of double-layer grid space structures to the random distribution of initial imperfections and supports type.
Recently the critical nozzles with small diameter are being extensively used to measure mass flow in a variety of industrial fields and these have different configurations depending on operation condition and working gas. The curvature radius of the critical nozzle throat is one of the most important configuration factors promising a high reliability of the critical nozzle. In the present study, computations using the axisymmetric, compressible, Navier-Stokes equations are carried out to investigate the effect of the nozzle curvature on critical flows. The diameter of the critical nozzle employed is D=0.3mm and the radius of curvature of the critical nozzle throat is varied in the range from 1D to 3D. It is found that the discharge coefficient is very sensitive to the curvature radius(R) of critical nozzle, leading to the peak discharge coefficient at R = 2.0D and 2.5D, and that the critical pressure ratio increases with the curvature radius.
It is generally accepted that, in the interest of safety, it is essential to provide a minimum level of flexural ductility, which will allow energy dissipation and moment redistribution as required. If one wishes to be uniformly conservative across all of the design variables, curvature ductility and moment redistribution factor should be calculated using a probabilistic method, as is the case for other design parameters in reinforced concrete mechanics. In this study, simple expressions are derived for the evaluation of curvature ductility and moment redistribution factor, based on the concept of demand and capacity rotation. Probabilistic models are then derived for both the curvature ductility and the moment redistribution factor, by means of central limit theorem and through taking advantage of the specific behaviour of moment redistribution factor as a function of curvature ductility and plastic hinge length. The Monte Carlo Simulation (MCS) method is used to check and verify the results of the proposed method. Although some minor simplifications are made in the proposed method, there is a very good agreement between the MCS and the proposed method. The proposed method could be used in any future probabilistic evaluation of curvature ductility and moment redistribution factors.
The purpose of this study is to objectify the shape of curvature and average change rate of angular and arched eyebrow makeup. The data for the analysis were the final 336 pieces for the cosmetology students in the whole country. SPSS 20.0 program was used for the collected data, frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, and crossover analysis were performed. First, the frequency of the average change rate of eyebrow makeup (angular and arcuate) was analyzed. As a result, the eyebrows suitable for the angled type showed the highest level of 'A-2' and the arched eyebrows had the highest level of 'B-2'. Second, to analyze the important factors of eyebrow makeup, frequency of eyebrows was the most important, followed by the inclination of eyebrows and eyebrow tail. Third, factor analysis and reliability analysis were conducted to examine each dimension of eyebrow makeup perception, and it was derived from three factors including acceptability, aggressiveness, and playability. Fourth, in order to analyze the difference of important factors in the form of the standard eyebrow makeup, the cross - analysis was performed with chi - square test, and it was confirmed that the angular eyebrow makeup showed the most objectivity when the average change rate was 0.29 and the curvature was 0.67. Fifth, arcuate eyebrow makeup showed the most objectivity when the average change rate was 0.57 and curvature was 0.56. The results of this analysis can be used as objective data of aesthetic criteria when designing the eyebrow shape.
Concrete slab cracks monitoring of modern high-speed railway is important for safety and reliability of train operation, to prevent catastrophic failure, and to reduce maintenance costs. This paper proposes a curvature filtering improved crack detection method in concrete slabs of high-speed railway via graph-based anomalies calculation. Firstly, large curvature information contained in the images is extracted for the crack identification based on an improved curvature filtering method. Secondly, a graph-based model is developed for the image sub-blocks anomalies calculation where the baseline of the sub-blocks is acquired by crack-free samples. Once the anomaly is large than the acquired baseline, the sub-block is considered as crack-contained block. The experimental results indicate that the proposed method performs better than convolutional neural network method even under different curvature structures and illumination conditions. This work therefore provides a useful tool for concrete slabs crack detection and is broadly applicable to variety of infrastructure systems.
In this paper, various reliability analysis methods for calculating a probability of failure are investigated for their accuracy and efficiency. Crude Monte Carlo method is used as a basis for the comparison of various numerical results. For the sampling methods, Importance Sampling method and Directional Simulation method are considered for overcoming a drawback of Crude Monte Carlo method. For the approximate methods, conventional Rackwitz-Fiessler method. 3-parameter Chen-Lind method, and Rosenblatt transformation method are compared on the basis of First order reliability method. As a Second-order reliability method, Curvature-Fitting paraboloid method, Point-fitting paraboloid method, and Log-likelihood function method are explored in order to verify the accuracy of the reliability calculation results. These methods mentioned above would have some difficulty unless the limit state equation is expressed explicitly in terms of random design variables. Thus, there is a need to develop some general reliability methods for the case where an implicit limit state equation is given. For this purpose, Response surface method is used where the limit state equation is approximated by regression analysis of the response surface outcomes resulted from the structural analysis. From the application of these various reliability methods to three examples, it is found that Directional Simulation method and Response Surface method are very efficient and recommendable for the general reliability analysis problem cases.
In this research, the dimensional error of the measured specimen according to the measurement method was analyzed for the length, angle, radius of curvature and diameter using a projector which is used in industry. One-way analysis was performed on each data tested 30 times using a statistical technique. Through the experiment, it was found that an error occurred in each data when measuring the length and radius of curvature according to the measurement method, and the null hypothesis that no error occurred when measuring the angle and length was established. Based on this experimental data, the automatic measurement when measuring the projector causes less measurement error, so automatic measurement is recommended when measuring a small product. Also, an optimal measuring method is suggested for securing reliability on formulations of measurement automation.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2002.07a
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pp.206-209
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2002
With the progress of semiconductor processing technology, avalanohe photodiodes (APDs) based on InP/InGaAs are used for high-speed optical receiver modules. Planar-type APDs give higher reliability than mesa-type APDs. However, Planar-type APDs are struggled with a problem of intensed electric field at the junction curvature, which causes edge breakdown phenomena at the junction periphery. In this paper, we focused on studying the effects of junction curvature for APDs performances by different etching processes followed by single diffusion to from p-n junction. The performance of each process is characterized by observing electric field profiles and carrier generation rates. From the results, it can be understood to predict the optimum structure, which can minimize edge breakdown and improve the manufacturability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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