본 연구에서는 칠발도, 거문도, 동해에서 20년 이상 관측된 파랑자료를 16 방위별 극치확률분석을 통해 재현빈도별 심해설계파를 산정하였고, 이 값을 방향을 고려하지 않은 전방향파의 심해설계파와 비교하였다. Weibull 분포함수를 확률분포함수로 사용하였으며, 최소자승법을 사용해서 매개변수를 결정하였다. 추정된 분포함수는 Kolmogorov-Smirnov 방법을 사용하여 적합도를 검증하였다. 그 결과 방향별로 구한 심해설계파가 전방향파의 심해설계파보다 모든 방향에서 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 파향별로 구한 50년 빈도 설계파고는 칠발도, 거문도, 동해에서 각각 7.46 m(NNE), 12.05 m(S), 9.69 m(SSW)가 최대값이지만, 전방향파로 구한 설계파고는 각각 7.91 m, 13.82 m, 10.38 m이었다. 이는 현재 해양 및 연안 구조물 설계에 사용하고 있는 16 방위별 심해설계파고가 과소산정되었을 가능성이 있음을 보여준다.
N-아실 아미노산계 음이온성계면활성제 중 sodium N-acyl-N-methyl-${\beta}$-alaninate, sodium N-acyl sarcosinate 그리고 sodium N-acyl-N-methyl taurate 유도체 12종을 선택하여 묽은 수용액내에서 임계미셀농도와 미셀화 영역을 결정하는 새로운 방법으로서 컴퓨터프로그래밍에 의한 표면장력 곡선의 최대화를 제안하였다. 임계미셀농도와 미셀화 영역은 몇몇 실험치를 직접 프로그램에 대입함으로써 곡선의 최대화에 의해서 이론적으로 산정할 수 있다. 이론적으로 구한 임계미셀농도값들은 실측치와 거의 일치함을 알 수 있다.
This study aimed to investigate the random vibration characteristic of train-slab track-bridge interaction system subjected to both track irregularities and earthquakes by use of pseudo-excitation method (PEM). Each vehicle subsystem was modeled by multibody dynamics. A three-dimensional rail-slab- girder-pier finite element model was created to simulate slab track and bridge subsystem. The equations of motion for the entire system were established based on the constraint condition of no jump between wheel and rail. The random load vectors of equations of motion were formulated by transforming track irregularities and seismic accelerations into a series of deterministic pseudo-excitations according to their respective power spectral density (PSD) functions by means of PEM. The time-dependent PSDs of random vibration responses of the system were obtained by step-by-step integration method, and the corresponding extreme values were estimated based on the first-passage failure criterion. As a case study, an ICE3 high-speed train passing a fifteen-span simply supported girder bridge simultaneously excited by track irregularities and earthquakes is presented. The evaluated extreme values and the PSD characteristic of the random vibration responses of bridge and train are analyzed, and the influences of train speed and track irregularities (without earthquakes) on the random vibration characteristic of bridge and train are discussed.
폴리올류 비이온성 계면활성제인 sucrose monolaurate, sucrose monomyristate, sucrose monopalmitate, sucrose monostearate 그리고 sucrose monooleate와 같은 5종의 sucrose monoester 유도체들을 선택하여 묽은 수용액내에서 임계미셀 농도와 미셀화 영역을 결정하는 방법으로서 컴퓨터 프로그래밍에 의한 표면장력 곡선의 최대화를 제안하였다. 임계미셀 농도와 미셀화 영역은 몇몇 실험치를 직접 프로그램에 대입함으로써 곡선의 최대화에 의해서 이론적으로 산정할 수 있다. 이론적으로 구한 임계미셀 농도값들은 실측치와 거의 일치함을 알 수 있다.
Nam, Hyun-Seung;Park, Dong-Min;Cho, Seok Kyu;Hong, Sa Young
한국해양공학회지
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제36권1호
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pp.1-10
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2022
Recently, as the offshore structures are operated in the deep-sea oil fields, interest in the analysis of relative wave elevation around platforms is increased. In this study, it is examined how the analysis results differ depending on the characteristics of the wave probe when interpreting the relative wave elevation in the model test. First, by conducting the wave probe comparison experiment in the two-dimensional wave tank, it is confirmed how the measured values differ according to the type of wave probe for the same physical phenomenon. Two types of wave probe are selected, the resistance type and the capacitance type, and the causes of the difference in measured values is studied. After that, the model test of the semi-submersible platform is conducted to investigate the relative wave elevation. Relative wave elevation is measured with the wave probes used in the wave probe comparison experiment and analyzed to estimate the asymmetric factor and the extreme upwell. The results between the two types of wave probes are compared, and qualitative study for the cause of the difference is conducted by photographing the physical phenomenon using a high-speed camera. Through the above study, it is confirmed that the capacitance type wave probe shows a larger measured value than the resistance type under the breaking-wave condition, and the same results are obtained for the asymmetric factor and the extreme upwell. These results is thought to be due to the difference in the measurement principle between wave probes, which is whether or not they measured water bubbles. This implies that the model test should be conducted using appropriate wave probes by considering the physical phenomenon to be analyzed.
Holding the longest observation data from April 1904, Busan is one of the essential points to understand the climate variability of the Korean Peninsula without missing data since implementing the modern weather observation of the South Korea. Busan is featured by coastal areas and affected by various climate factors and fluctuations. This study aims to investigate climate variability and changes in climatic variables, extremes, and several weather indexes. The statistically significant change points in daily mean rainfall intensity and temperature were found in 1964 and 1965. Based on the change point detection, 117 years were divided into two periods for daily mean rainfall intensity and temperature, respectively. In the long-term temperature analysis of Busan, the increasing trend of the daily maximum temperature during the period of 1965~2021 was larger than the daily mean temperature and the daily minimum temperature. Applying Ensemble Empirical Mode Decomposition, daily maximum temperature is largely affected by the decadal variability compared to the daily mean and minimum temperature. In addition, the trend of daily precipitation intensity from 1964~2021 shows a value of about 0.50 mm day-1, suggesting that the rainfall intensity has increased compared to the preceding period. The results in extremes analysis demonstrate that return values of both extreme temperatures and precipitation show higher values in the latter than in the former period, indicating that the intensity of the current extreme phenomenon increases. For Wet-Bulb Globe Temperature (effective humidity), increasing (decreasing) trend is significant in Busan with the second (third)-largest change among four stations.
본 연구에서는 자료의 구조를 이용하는 통계방법인 EDA 기법을 적용하여 자료를 정량화 하고, 이를 이용하여 빈도해석을 실시하였다. 모멘트법을 이용하는 전통적 방법이 극치값에 민감하게 반응하는 통계치를 주지만, EDA 기법은 변동이 적은 안정적인 통계치를 주는 장점이 있다. 빈도해석에 EDA 기법를 적용하는 경우에는 자료의 왜곡도를 반영하기 위해 원자료의 정규화 변환 및 역변환 과정을 거쳐야 한다. 즉, 원자료를 정규화 변환하고, EDA 기법을 적용하여 변환된 자료의 통계치를 추정하며, 이를 다시 역변환하여 원자료의 통계치를 결정해야 한다. 이렇게 결정된 통계치는 주어진 확률밀도함수를 이용한 빈도해석에 적용된다. 본 연구에서는 서울 및 포항지점의 연최대치 1시간 강우자료를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 EDA 기법을 적용하는 경우 극치값에 덜 민감한 안정적인 확률강우량의 산정이 가능한 것으로 확인되었다. 이러한 방법론은 특히 기후변화 등의 원인으로 강수자체의 경년변동이 매우 큰 지점의 빈도해석에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
The undrained shear strength is widely acknowledged as a fundamental mechanical property of soil and is considered a critical engineering parameter. In recent years, researchers have employed various methodologies to evaluate the shear strength of soil under undrained conditions. These methods encompass both numerical analyses and empirical techniques, such as the cone penetration test (CPT), to gain insights into the properties and behavior of soil. However, several of these methods rely on correlation assumptions, which can lead to inconsistent accuracy and precision. The study involved the development of innovative methods using extreme gradient boosting (XGB) to predict the pile set-up component "A" based on two distinct data sets. The first data set includes average modified cone point bearing capacity (qt), average wall friction (fs), and effective vertical stress (σvo), while the second data set comprises plasticity index (PI), soil undrained shear cohesion (Su), and the over consolidation ratio (OCR). These data sets were utilized to develop XGBoost-based methods for predicting the pile set-up component "A". To optimize the internal hyperparameters of the XGBoost model, four optimization algorithms were employed: Particle Swarm Optimization (PSO), Social Spider Optimization (SSO), Arithmetic Optimization Algorithm (AOA), and Sine Cosine Optimization Algorithm (SCOA). The results from the first data set indicate that the XGBoost model optimized using the Arithmetic Optimization Algorithm (XGB - AOA) achieved the highest accuracy, with R2 values of 0.9962 for the training part and 0.9807 for the testing part. The performance of the developed models was further evaluated using the RMSE, MAE, and VAF indices. The results revealed that the XGBoost model optimized using XGBoost - AOA outperformed other models in terms of accuracy, with RMSE, MAE, and VAF values of 0.0078, 0.0015, and 99.6189 for the training part and 0.0141, 0.0112, and 98.0394 for the testing part, respectively. These findings suggest that XGBoost - AOA is the most accurate model for predicting the pile set-up component.
Israel's coastal region consists, mainly, of Pleistocene and Holocene sands with varying degrees of calcareous cementation, known locally as "kurkar". Previous studies of these materials emphasized the difficulty in their geotechnical characterization, due to their extreme variability. Consequently, it is difficult to estimate construction stability, displacements and deformations on, or within these soils. It is suggested that SPT and Menard pressuremeter tests may be used to characterize the properties of these materials. Values of elastic modulus obtained from pressuremeter tests may be used for displacement analyses at different strain levels, while accounting for the geometric dimensions (length/diameter ratio) of the test probe. A relationship was obtained between pressuremeter modulus and SPT blow count, consistent with published data for footing settlements on granular soils. Cohesion values, for a known friction angle, are estimated, by comparing field pressuremeter curves to curves from numerical (finite element or finite difference) analyses. The material analyzed in the paper is shown to be strain-softening, with the initial cohesion degrading to zero on development of plastic shear strains.
A canonical correlation analysis(CCA)-based method is proposed for prediction of future climate change which combines information from ensembles of atmosphere-ocean general circulation models(AOGCMs) and observed climate values. This paper focuses on predictions of future climate on a regional scale which are of potential economic values. The proposed method is obtained by coupling the classical CCA with empirical orthogonal functions(EOF) for dimension reduction. Furthermore, we generate a distribution of climate responses, so that extreme events as well as a general feature such as long tails and unimodality can be revealed through the distribution. Results from real data examples demonstrate the promising empirical properties of the proposed approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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