Kim, Do Kyun;Kim, Han Byul;Mohd, Mohd Hairil;Paik, Jeom Kee
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.5
no.1
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pp.47-61
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2013
This study compares the Residual ultimate longitudinal strength - grounding Damage index (R-D) diagrams produced by two analysis methods: the ALPS/HULL Intelligent Supersize Finite Element Method (ISFEM) and the design formula (modified Paik and Mansour) method - used to assess the safety of damaged ships. The comparison includes four types of double-hull oil tankers: Panamax, Aframax, Suezmax and VLCC. The R-D diagrams were calculated for a series of 50 grounding scenarios. The diagrams were efficiently sampled using the Latin Hypercube Sampling (LHS) technique and comprehensively analysed based on ship size. Finally, the two methods were compared by statistically analysing the differences between their grounding damage indices and ultimate longitudinal strength predictions. The findings provide a useful example of how to apply the ultimate longitudinal strength analysis method to grounded ships.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.3
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pp.55-63
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2012
Soil properties are not random values which is represented by mean and standard deviation but show spatial correlation. Especially, soils are highly variable in their properties and rarely homogeneous. Thus, the accuracy and reliability of probabilistic analysis results is decreased when using only one random variable as design parameter. In this paper, to consider spatial variability of soil property, one-dimensional random fields of coefficient of consolidation ($C_v$) were generated based on a Karhunen-Loeve expansion. A Latin hypercube Monte Calro simulation coupled with finite difference method for Terzaghi's one dimensional consolidation theory was then used to probabilistic analysis. The results show that the failure probability is smaller when consider spatial variability of $C_v$ than not considered and the failure probability increased when the autocorrelation distance increased. Thus, the uncertainty of soil can be overestimated when spatial variability of soil property is not considered, and therefore, to perform a more accurate probabilistic analysis, spatial variability of soil property needed to be considered.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.23
no.1
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pp.7-14
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2017
Purpose: Since the large hospitals are one of the most intensive energy users among building types in Korea, it is important to investigate and apply appropriate energy conservation measures. There are many researches on energy conservation measures for HVAC system in hospitals, but only few useful guidelines for envelope design variables were existed. The building envelope is one of the important factors to building energy consumption and patients' comfort. The purpose of this study is to suggest the most influential envelope design variables for each end-use energy demand. Methods: 100 samples were generated by LHS(Latin Hypercube Sampling) method. After energy performance simulation, global sensitivity analysis was performed by the regression method. DesignBuilder, Simlab 2.2 and JEPlus were used in this process. Results: The most influencing variables are SHGC, SHGC and VT for heating, cooling, and lighting, respectively. However, the most influencing variable for total energy demand is WWR(Window to Wall Ratio). The analysis was conducted based on the coefficient of variance results. Implications: The six envelop design variables were ranked according to the end-use energy demand.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.23
no.3
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pp.67-78
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2016
Soil carbon(C) is an essential property for characterizing soil quality. Understanding spatial patterns of soil C is particularly limited for mountain areas. This study aims to predict the spatial pattern of soil C using terrain analysis in a steep mountainous area. Specifically, model performances and prediction uncertainties were investigated based on the number of resampling repetitions. Further, important predictors for soil C were also identified. Finally, the spatial distribution of uncertainty was analyzed. A total of 91 soil samples were collected via conditioned latin hypercube sampling and a digital soil C map was developed using support vector regression which is one of the powerful machine learning methods. Results showed that there were no distinct differences of model performances depending on the number of repetitions except for 10-fold cross validation. For soil C, elevation and surface curvature were selected as important predictors by recursive feature elimination. Soil C showed higher values in higher elevation and concave slopes. The spatial pattern of soil C might possibly reflect lateral movement of water and materials along the surface configuration of the study area. The higher values of uncertainty in higher elevation and concave slopes might be related to geomorphological characteristics of the research area and the sampling design. This study is believed to provide a better understanding of the relationship between geomorphology and soil C in the mountainous ecosystem.
In this paper, a procedure to develop fragility curves of structures equipped with semi-active tuned mass dampers (SATMDs) considering multiple failure criteria has been presented while accounting for the uncertainties of the input excitation, structure and control device parameters. In this procedure, Latin hypercube sampling (LHS) method has been employed to generate 30 random SATMD-structure systems and nonlinear incremental dynamic analysis (IDA) has been conducted under 20 earthquakes to determine the structural responses, where failure probabilities in each intensity level have been evaluated using Monte Carlo simulation (MCS) method. For numerical analysis, an eight-story nonlinear shear building frame with bilinear hysteresis material behavior has been used. Fragility curves for the structure equipped with optimal SATMDs have been developed considering single and multiple failure criteria for different performance levels and compared with that of uncontrolled structure as well as structure controlled using passive tuned mass damper (TMD). Numerical analysis has shown the capability of SATMDs in significant enhancement of the seismic fragility of the nonlinear structure. Also, considering multiple failure criteria has led to increasing the fragility of the structure. Moreover, it is observed that the influence of the uncertainty of input excitation with respect to the other uncertainties is considerable.
Quantification of infiltration rate is an important issue in HVAC system design. The infiltration in buildings depends on many uncertain parameters that vary with significant magnitude and hence, the results from standard deterministic simulation approach can be unreliable. The authors utilize uncertainty analysis In predicting the airflow rates. The paper presents relevant uncertain parameters such as meteorological data, building parameters (leakage areas of windows, doors, etc.), etc. Uncertainties of the aforementioned parameters are quantified based on available data from literature. Then, the Latin Hypercube Sampling (LHS) method was used for the uncertainty propagation. The LHS is one of the Monte Carlo simulation techniques that is suited for our needs. The CONTAMW was chosen to simulate infiltration phenomena in a residential apartment that is typical of residential buildings in Korea. It will be shown that the uncertainty propagating through this process is not negligible and may significantly influence the prediction of the airflow rates.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.25
no.4
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pp.179-189
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2021
Conditional spectra (CS) are applied to the seismic fragility assessment of a nuclear power plant (NPP) containment building for comparison with a relevant conventional uniform hazard response spectrum (UHRS). Three different control frequencies are considered in developing conditional spectra. The contribution of diverse magnitudes and epicentral distances is identified from deaggregation for the UHRS at a control frequency and incorporated into the conditional spectra. A total of 30 ground motion records are selected and scaled to simulate the probability distribution of each conditional spectra, respectively. A set of lumped mass stick models for the containment building are built considering nonlinear bending and shear deformation and uncertainty in modeling parameters using the Latin hypercube sampling technique. Incremental dynamic analysis is conducted for different seismic input models in order to estimate seismic fragility functions. The seismic fragility functions and high confidence of low probability of failure (HCLPF) are calculated for different seismic input models and analyzed comparatively.
Quantitatively modeling and propagating all sources of uncertainty stand at the core of seismic fragility assessment of structures. This paper investigates the effects of various sources of uncertainty on seismic responses and seismic fragility estimates of single-layer reticulated domes. Sensitivity analyses are performed to examine the sensitivity of typical seismic responses to uncertainties in structural modeling parameters, and the results suggest that the variability in structural damping, yielding strength, steel ultimate strain, dead load and snow load has significant effects on the seismic responses, and these five parameters should be taken as random variables in the seismic fragility assessment. Based on this, fragility estimates and fragility curves incorporating different levels of uncertainty are obtained on the basis of the results of incremental dynamic analyses on the corresponding set of 40 sample models generated by Latin Hypercube Sampling method. The comparisons of these fragility curves illustrate that, the inclusion of only ground motion uncertainty is inappropriate and inadequate, and the appropriate way is incorporating the variability in the five identified structural modeling parameters as well into the seismic fragility assessment of single-layer reticulated domes.
The coolant temperature feedback coefficient is an important parameter of reactor core power control system. To study the coolant temperature feedback coefficient influence on the core power control system of small PWR, the core power control system is built with the nonlinear model and fuzzy control theory. Then, the uncertainty quantification method of reactor core parameters is established based on the Latin hypercube sampling method and the Bootstrap method. Finally, under the conditions of reactivity step perturbation and coolant inlet temperature step perturbation, uncertainty analysis for two cases is carried out. The result shows that with fuzzy controller and fuzzy PID controller, the uncertainty of the coolant temperature feedback coefficient affects the core power control system, and the maximum uncertainties of core relative power, coolant temperature deviation, fuel temperature deviation and total reactivity are acceptable.
For improving the seismic performance of the nuclear power plant (NPP) piping system, attempts have been made to apply a dynamic absorber (DA). However, the current piping DA design method is limited because it cannot provide the globally optimum values for the target design seismic loading. Therefore, this study proposes a seismic time history analysis-based DA optimal design method for piping. To this end, the Kriging approach is introduced to reduce the numerical cost required for seismic time history analyses. The appropriate design of the experiment method is used to increase the efficiency in securing response data. A gradient-based method is used to efficiently deal with the multi-dimensional unconstrained optimization problem of the DA optimal design. As a result, the proposed method showed an excellent response reduction effect in several responses compared to other optimal design methods. The proposed method showed that the average response reduction rate was about 9% less at the maximum acceleration, about 5% less at the maximum value of the response spectrum, about 9% less at the maximum relative displacement, and about 4% less at the maximum combined stress compared to existing optimal design methods. Therefore, the proposed method enables an effective optimal DA design method for mitigating seismic response in NPP piping in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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