본 논문에서는 최근 경주와 포항에서 심각한 피해를 주며 발생한 지진의 규모를 과거자료에 근거한 통계적 분석방법을 통해 예측하고자 한다. 이를 위해, 조선시대 역사지진 자료중에서 연단위 밀집도가 상대적으로 높은 1392~1771년의 5년 블록 최대 규모 자료를 이용하였다. 이 자료를 기반으로 일반화 극단값(generalized extreme value) 확률분포에 기초한 극단값 이론을 이용하여 조선시대 재현기간별 지진 규모 예측 및 분석을 제시하고자 한다. 일반화 극단값 분포의 모수추정을 위해 최대가능도추정법(maximum likelihood estimation, MLE)과 L-적률추정법(L-moments estimation, LME)을 사용한다. 특히 본 논문에서는 일반화 극단값 분포가 이러한 역사지진 자료에 대한 적절한 분석 모형이 될 수 있음을 적합도 검정(goodness-of-fit test)을 통해 보인다.
A development plan for seismic capacity verification procedures of nuclear components based on the elastic-plastic strain (EPS) features is explained in this paper. The EPS methodology is more realistic to assess seismic responses of components to extreme seismic events beyond the safe shutdown earthquake (SSE) than current practices with the criteria of stress limits. The EPS based approach to analyze the seismic capacity of components can reduce over-conservatism in the current stress-based criteria and can incorporate the seismic responses of components deformed in plastic behavior by the motion of extreme earthquake.
Kim, Kyeong Ok;Kim, Dong Chule;Yuk, Jin-Hee;Pelinovsky, Efim;Choi, Byung Ho
Ocean and Polar Research
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제37권2호
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pp.91-105
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2015
In this paper we investigated the phenomenon of extreme run-up at Babi Island in Indonesia caused by the 1992 Flores earthquake (Mw = 7.8) using a series of three-dimensional numerical modeling experiments. Simulations were carried out to investigate how much the presence/absence of the coast of Flores affects the generation of the extreme inundation at Babi Island through the reflection process of tsunami waves.
최근 발생한 기록적인 5.8 규모의 경주지진으로 한반도에서 발생 가능한 지진규모에 대한 관심과 해안구조물에 대한 내진 설계검토에 대한 요구가 고조되고 있다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 지진규모 자료(규모 3.5, 4.0 이상의 자료)를 이용하여 비모수적인 극치해석 기법을 이용하여 재현기간에 따른 지진규모와 신뢰구간을 추정하였다. 지진규모 4.0 이상의 자료를 이용하여 추정한 결과, 재현기간 50, 100년에 해당하는 지진규모는 각각 5.81, 5.94, 추정 지진규모의 90% 신뢰구간은 각각 5.52-6.11, 5.62-6.29 범위로 추정되었다. 본 연구에서 추정한 지진규모는 공간적인 지진위험 영향을 반영하지 못하는 한계가 있으나, 한반도에서 발생 가능한 지진규모를 극치해석과 가용한 자료의 한정된 기간을 반영하여 신뢰구간을 추정하였기 때문에 다양한 연안 구조물의 설계 관점에서 활용이 가능하다.
Because of the design and construction requirements, the nuclear structures need to maintain the structural integrity under both design state and extreme earthquake shaking. The base-isolation technology can significantly reduce the damages of structures under extreme earthquake events, and effectively protect the safeties of structures and internal equipment. This study proposes a base-isolation design for the AP1000 nuclear shield building on considering the performance requirements of the seismic isolation systems and devices of shield building. The seismic responses of isolated and nonisolated shield buildings subjected to design basis earthquake (DBE) shaking and beyond-design basis earthquake (BDBE) shaking are analyzed, and three different strategies for controlling the displacements subjected to BDBE shaking are performed. By comparing with nonisolated shield buildings, the floor acceleration spectra of isolated shield buildings, relative displacement, and base shear force are significantly reduced in high-frequency region. The results demonstrate that the base-isolation technology is an effective approach to maintain the structural integrity which subjected to both DBE and BDBE shaking. A displacement control design for isolation layers subjected to BDBE shaking, which adopts fluid dampers for controlling the horizontal displacement of isolation layer is developed. The effectiveness of this simple method is verified through numerical analysis.
자연 재해로부터 관측되는 자료를 대상으로 재현 수준 예측 등과 같은 자료 분석을 위해 일반화 극단값 분포(generalized extreme value)가 자주 사용되어 왔다. 표본 수가 충분히 큰 경우 연속적인 블록 최댓값들은 점근적으로 일반화 극단값 분포를 따른다. 하지만 소표본인 경우 이러한 사실은 성립되지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모형 적합도 검정 및 모형 선택을 통해 로그-로지스틱(log-logistic) 분포의 사용을 제안한다. 하나의 예증으로서 중국 지진 자료를 대상으로 하여 로그-로지스틱 분포를 이용하여 재현 기간별 재현 수준 예측 및 신뢰구간을 제시한다.
지진 발생은 정확히 예측하기 어렵고, 이러한 무작위성을 갖는 사건에 대비하여 모든 건물에 내진 설계를 도입하는 것은 현실적으로 어려운 과제이다. 건물의 특징 분석을 통한 건물 손상 예측을 기반으로 건물의 취약점을 보완한다면, 내진 설계를 도입하지 않은 건물에서도 피해를 최소화할 수 있으므로 건물 손상 예측 모델의 효율성을 분석하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2015년 네팔 대지진으로 인해 손상된 건물 데이터를 활용하여 Random Forest, Extreme Gradient Boosting, LightGBM, CatBoost 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 지진 피해 예측 모델의 정확도를 비교하였다.
The epicentral region of earthquakes is typically where liquefaction-related damage takes place. To determine the maximum distance, such as maximum epicentral distance (Re), maximum fault distance (Rf), or maximum hypocentral distance (Rh), at which an earthquake can inflict damage, given its magnitude, this study, using a recently updated global liquefaction database, multiple ML models are built to predict the limiting distances (Re, Rf, or Rh) required for an earthquake of a given magnitude to cause damage. Four machine learning models LSTM (Long Short-Term Memory), BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory), CNN (Convolutional Neural Network), and XGB (Extreme Gradient Boosting) are developed using the Python programming language. All four proposed ML models performed better than empirical models for limiting distance assessment. Among these models, the XGB model outperformed all the models. In order to determine how well the suggested models can predict limiting distances, a number of statistical parameters have been studied. To compare the accuracy of the proposed models, rank analysis, error matrix, and Taylor diagram have been developed. The ML models proposed in this paper are more robust than other current models and may be used to assess the minimal energy of a liquefaction disaster caused by an earthquake or to estimate the maximum distance of a liquefied site provided an earthquake in rapid disaster mapping.
Azadi, Mohammad;Ghasemi, S. Hooman;Mohammadi, Mohammadreza
Geomechanics and Engineering
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제22권5호
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pp.433-439
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2020
Tunnels are one of the most important constructions in civil engineering. The damage to these structures caused enormous costs. Therefore, the safe and economic design of these structures has long been considered. However, both applied loads on the tunnels as well as the resistance of the structural members are naturally uncertain parameters, hence, the design of these structures requires considering the probabilistic approaches. This study aims to determine the load and resistant factors of lining tunnels concerning the earthquake extreme events limit state function. For this purpose, tunnels that have been designed according to the previous design codes (AASHTO Tunnel LRFD 2017) and using reliability analysis, the optimum reliability of these structures for different loading scenarios is determined. In this paper, the tunnel is considered circular. Finally, the proper load and resistance factors are calculated corresponding to the obtained target reliability. Based on the performed calibration earthquake extreme events limit state function, the result of this study can be recommended to AASHTO Tunnel LRFD 2017.
The concept of performance based seismic design has been gradually accepted by the earthquake engineering profession recently, in which the cost-effectiveness criterion is one of the most important principles and more attention is paid to the structural performance at the inelastic stage. Since there are many uncertainties in seismic design, reliability analysis is a major task in performance based seismic design. However, structural reliability analysis may be very costly and time consuming because the limit state function is usually a highly nonlinear implicit function with respect to the basic design variables, especially for the complex large-scale structures for dynamic and nonlinear analysis. Understanding statistical properties of the structural inelastic deformation, which is the aim of the present paper, is helpful to develop an efficient approximate approach of reliability analysis. The present paper studies the statistical properties of the maximum elastoplastic story drift of steel frames subjected to earthquake load. The randomness of earthquake load, dead load, live load, steel elastic modulus, yield strength and structural member dimensions are considered. Possible probability distributions for the maximum story are evaluated using K-S test. The results show that the choice of the probability distribution for the maximum elastoplastic story drift of steel frames is related to the mean value of the maximum elastoplastic story drift. When the mean drift is small (less than 0.3%), an extreme value type I distribution is the best choice. However, for large drifts (more than 0.35%), an extreme value type II distribution is best.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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