The goal of energy-based seismic design is to obtain a structural design with a higher energy dissipation capacity than the energy dissipation demands incurred under earthquake motions. Accurate estimation of the story hysteretic energy demand of a multi-story structure is the key to meeting this goal. Based on the assumption of a mode-equivalent single-degree-of-freedom system, the energy equilibrium relationship of a multi-story structure under seismic action is transformed into that of a multi-mode analysis of several single degree-of-freedom systems. A simplified equation for the estimation of the story seismic hysteretic energy demand was then derived according to the story shear force and deformation of multi-story buildings, and the deformation and energy relationships between the mode-equivalent single-degree-of-freedom system and the original structure. Sites were categorized into three types based on soil hardness, namely, hard soil, intermediate hard (soft) soil, and soft soil. For each site type, a 5-story and 10-story reinforced concrete frame structure were designed and employed as calculation examples. Fifty-six earthquake acceleration records were used as horizontal excitations to validate the accuracy of the proposed method. The results verify the following. (1) The distribution of seismic hysteretic energy along the stories demonstrate a degree of regularity. (2) For the low rise buildings, use of only the first mode shape provides reasonably accurate results, whereas, for the medium or high rise buildings, several mode shapes should be included and superposed to achieve high precision. (3) The estimated hysteretic energy distribution of bottom stories tends to be underestimated, which should be modified in actual applications.
As for the travel demand analysis of the past, forcasting has been conducted by the use of revealed preference(RP) informations about actual or observed choices made by individuals. Forcasting method using RP data needs implicit assumptions that there will be no remarkable changes in existing transport conditions. However in case of occuring the great changes in existing conditions or adding a new choice-set of hypothetical options, it is very difficult to predict future travel demand. Fortunately in recent years, especially in the mode choice analysis, it has been perceived that the importance of individual performance data using stated preference(SP) experiments as well as RP data. But the research reports has not been reported sufficiently from models estimated using SP data. Under this background, we analyze the factors affecting the mode choice behavior as a fundamental study against the modelling task with SP choice data. For this analysis, we assumed subway operations in the secondary cities where there are no subway lines until now, and set up a choice-set of hypothetical options based on Experimental Design Method.
This study analyzes the price elasticities of airline Passenger demand through the 'Stated Preference' technique which uses survey data. Because the domestic airfare has been regulated by the government. it is not easy to derive Price elasticity through the usual regression analysis with aggregate data and thus a special methodology is required for elasticity estimation. Therefore, in this study we estimated the Price elasticities of domestic air passenger demand and the modal share change rates to the alternative modes with logit model and sample enumeration method, by analyzing the survey data on air Passengers' demand behavior about the mode choice between air-rail. air-bus, and air-car. As the results, the estimated price elasticities are in the range of -0.6~-0.9, and rail is mainly chosen as an alternative mode. bus is chosen Partly, and car is barely used.
In recent years, significant advances have been made enabling travel demand analysis and network design methods to be used as increasingly realistic evaluation tools. What has been lacking is the integration of travel demand analysis with network design models. This paper reviews some of advanced (integrated) modeling approaches and presents future research directions of integrated modeling system. To design urban transportation networks, it is argued that the travelers' free choice of mode, destination and route should be introduced into transportation network design procedure instead of assuming that trips from a zone to a workplace are fixed or deriving them in a normative procedure to achieve hypothetical system optima.
As the green transportation mode, revitalization of bike usage attracts remarkable public attention. For the acquirement of effective outcome, however, the concrete and close analysis about bike utilization characteristics should be arranged first. One result by MLTM(2009) is support this opinion; the bike mode share has been decreased whereas 9,170km of the bicycle path was improved(1995~2007). This study analyzed the bike mode share classified by trip types by using the 303,308 data of Household Travel Survey of Seoul Metropolitan Area, 2006. The highest mode share rate was induced by the institute attendee and Officetel resident as 3.75% and 3.13%, respectively. Also this study established the bike mode share estimation model of Seoul by logistic regression, and analyzed related factors and level of effectiveness related bike demand by calculation of odds ratio in terms of logistic regression coefficients. In conclusion, short trips, institutes district, parks, and Officetel residential area oriented policy should be effective on the revitalization of bike usage.
Trip distribution is the second step of the conventional travel demand estimation process, which connects trips between origin and destination, while transport mode choice is the third step of the process, which chooses transport mode among several modes serving for each origin-destination pair. Although these two steps have closely connected, they have been estimated independently each other in the estimation procedure. This paper presents an integrated model combining trip distribution and transport mode choice, and also presents its solution algorithm. The model integrates gravity model adopted for the trip distribution process with logit model employed for the mode choice process. The model would be expected to cope with the inconsistency issue existing in the conventional travel demand estimation procedure. This paper also presents an equilibrium condition, sensitivity of the model, and compares them with those of existing models.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.13
no.1
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pp.47-47
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1988
Rapid globalization of production and marketing functions makes choice of international transportation mode of great importance. In this paper, transportation mode is characterized by two factors, mean and variability of transportation lead time. We developed a simple mathematical model to estimate the relative impact of mean lead time, lead time variance and demand variance on the required average inventory level under specified service rates.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.12
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pp.1885-1891
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2010
Torque control of wind turbines is important when the wind speed is below the rated speed. The main objective of torque control is to extract the maximum power from the potential aerodynamic power of the wind. Torque control methods for wind turbines are classified as torque-mode control and speed-mode control. In torque-mode control, which is well known and traditionally used in many wind turbines, the torque demand of the generator is proportional to the square of the generator speed. In speed-mode control, a PI controller is used to generate the appropriate torque demand of the generator. In this study, the two torque control methods mentioned above are applied to a 2.75-MW wind turbine; simulation results for real turbulence wind speeds are presented, and the response properties are compared.
The rare metals, used for semiconductors, PDP-LCS and other specialized metal areas necessarily, has been playing a key role for the Korean economic development. Rare metals are influenced by exogenous variables, such as production quantity, price and supplied areas. Nowadays the supply base of rare metals is threatened by the sudden increase in price. For the stable supply of rare metals, a rational demand outlook is needed. In this study, focusing on the domestic demand for chromium, the uncertainty and probability materializing from demand and price is analyzed, further, a demand forecast model, which takes into account various exogenous variables, is suggested, differing from the previously static model. Also, through the OOS(out-of-sampling) method, comparing to the preexistence ARIMA model, ARMAX model, multiple regression analysis model and ECM(Error Correction Mode) model, we will verify the superiority of suggested model in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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