The comprehension and structural modeling of masonry constructions is fundamental to safeguard the integrity of built cultural assets and intervene through adequate actions, especially in earthquake-prone regions. Despite the availability of several modeling strategies and modern computing power, modeling masonry remains a great challenge because of still demanding computational efforts, constraints in performing destructive or semi-destructive in-situ tests, and material uncertainties. This paper investigates the shear behavior of masonry walls by applying a plane-stress FE continuum model with the Modified Masonry-like Material (MMLM). Epistemic uncertainty affecting input parameters of the MMLM is considered in a probabilistic framework. After appointing a suitable probability density function to input quantities according to prior engineering knowledge, uncertainties are propagated to outputs relying on gPCE-based surrogate models to considerably speed up the forward problem-solving. The sensitivity of the response to input parameters is evaluated through the computation of Sobol' indices pointing out the parameters more worthy to be further investigated, when dealing with the seismic assessment of masonry buildings. Finally, masonry mechanical properties are calibrated in a probabilistic setting with the Bayesian approach to the inverse problem based on the available measurements obtained from the experimental load-displacement curves provided by shear compression in-situ tests.
분석 중 소실되기 쉬운 야채음료의 비타민 C 함량을 HPLC를 이용하여 측정하였으며, 불확도인자로서 표준품의 무게, 순도, 분자량, 희석 등과 시료의 무게, 검정곡선, 회수율 및 정밀성 등이 작용하였다. 이러한 미심쩍음 정도와 더불어 계통오차와 우연오차 등 일련의 과정을 GUM(Guide to the expression of Uncertainty in Measurement)과 EURACHEM에 근거하여 수학적 처리 및 통계방법을 이용하여 측정불확도를 추정하였다. 추정방법은 각각의 인자들에 대하여 A-type또는 B-type으로 산출된 표준불확도 값을 합성하여 합성표준불확도를 산출하고, 확장불확도는 유효자유도로 산출된 포함인자를 곱하여 계산하였다. 야채와 과일이 혼합된 음료 중 비타민 C 함량은 27.53mg/100g이었으며, 포함인자(2.06)를 곱한 확장불확도는 0.63mg/100g로서 95% 신뢰도구간에서의 비타민C의 결과는 $27.53{\pm}0.63mg/100g$(95% 신뢰도 구간)과 같이 수치화하여 표현하였다. 비타민 C 분석의 경우 HPLC를 이용한 시료 분석의 회수율 및 정밀성(33%), 표준품 순도(23%), 표준용액 희석시(18%), 표준품 무게(10%), 시료 측정시(10%), 검정곡선(6%) 순으로 불확도를 추정할 수 있었다. 또한, 이를 통해서 시험원의 분석과정 중 불확도가 높게 산출된 실험과정에 대해서는 좀더 세심한 주의가 요구되며, 시료의 반복실험 시 재현성 있는 결과가 산출될 수 있도록 숙련도를 높일 필요가 있다.
This study presents the so-called Modified Allowable Stress Design (MASD) method for structural designs. The objective of this study is to qualitatively estimate uncertainties of tensile steel member's cross-sectional structural designs and find the optimal resulting design which can resist all uncertainty cases. The design parameters are assumed to be interval associated with lower and upper bounds and consequently interval methods are implemented to non-stochastically produce design results including the structural uncertainties. By seeking optimal uncertainty combinations among interval parameters, engineers can qualitatively describe uncertain design solutions which were not considered in conventional structural designs. Under the assumption that structures have basically uncertainties like displacement responses, the safety range of resulting designs is represented by lower and upper bounds depending on given tolerance error and structural parameters. As a numerical example uncertain cross-sectional areas of members that can resist applied loads are investigated and it demonstrates that the present design method is superior to conventional allowable stress designs (ASD) with respect to a reliably structural safety as well as an economical material.
Model-based predictions of structural behavior are negatively affected by uncertainties of various type and in various stages of the structural analysis. The present paper focusses on dynamic analysis and addresses the effects of uncertainties concerning material and geometric parameters, mainly in the context of modal analysis of large-scale structures. Given the large number of uncertain parameters arising in this case, highly scalable simulation-based methods are adopted, which can deal with possibly thousands of uncertain parameters. In order to solve the reliability problem, i.e., the estimation of very small exceedance probabilities, an advanced simulation method called Line Sampling is used. In combination with an efficient algorithm for the estimation of the most important uncertain parameters, the method provides good estimates of the failure probability and enables one to quantify the error in the estimate. Another aspect here considered is the uncertainty quantification for closely-spaced eigenfrequencies. The solution here adopted represents each eigenfrequency as a weighted superposition of the full set of eigenfrequencies. In a case study performed with the FE model of a satellite it is shown that the effects of uncertain parameters can be very different in magnitude, depending on the considered response quantity. In particular, the uncertainty in the quantities of interest (eigenfrequencies) turns out to be mainly caused by very few of the uncertain parameters, which results in sharp estimates of the failure probabilities at low computational cost.
Release rate is one of the important items for the environmental impact assessment caused by radioactive materials in case of an accidental release from the nuclear facilities. In this study, the uncertainty of the estimated release rate is evaluated using Monte Carlo method. Gaussian plume model and linear programming are used for estimating the release rate of a source material. Tracer experiment is performed at the Yeoung-Kwang nuclear site to understand the dispersion characteristics. The optimized release rate was 1.56 times rather than the released source as a result of the linear programming to minimize the sum of square errors between the observed concentrations of the experiment and the calculated ones using Gaussian plume model. In the mean time, 95% confidence interval of the estimated release rate was from 1.41 to 2.53 times compared with the released rate as a result of the Monte Carlo simulation considering input variations of the Gaussian plume model. We confirm that this kind of the uncertainty evaluation for the source rate can support decision making appropriately in case of the radiological emergencies.
The natural frequencies of a mechanical system are determined by the system parameters such as masses and stiffness of the system. Since material irregularities and manufacturing tolerances always exist in most of practical engineering situations, the system parameters always have uncertainties. As the uncertainties of the parameters increase, the uncertainties of the system natural frequencies also increases. Then, the reliability of the system deteriorates. So, the uncertainty of the system natural frequencies should be analyzed accurately and considered in the design of the system. In order to analyze the uncertainty of the system natural frequencies employing most of existing uncertainty analysis methods, the probability distributions of the uncertain system parameters should be identified. In most practical situations, however, identification of the probability distributions is almost impossible because of limited time and cost. For that case, the reliability should be estimated based on finite samples of the system parameters. In this paper, sample based reliability estimation method employing extreme value theory was proposed. Using the proposed estimation method, sample based reliability design of the system natural frequencies was conducted.
Finite element methods have often been used for structural analyses of various mechanical problems. When finite element analyses are utilized to resolve mechanical systems, numerical uncertainties in the initial data such as structural parameters and loading conditions may result in uncertainties in the structural responses. Therefore the initial data have to be as accurate as possible in order to obtain reliable structural analysis results. The typical finite element method may not properly represent discrete systems when using uncertain data, since all input data of material properties and applied loads are defined by nominal values. An interval finite element analysis, which uses the interval arithmetic as introduced by Moore (1966) is proposed as a non-stochastic method in this study and serves a new numerical tool for evaluating the uncertainties of the initial data in structural analyses. According to this method, the element stiffness matrix includes interval terms of the lower and upper bounds of the structural parameters, and interval change functions are devised. Numerical uncertainties in the initial data are described as a tolerance error and tree graphs of uncertain data are constructed by numerical uncertainty combinations of each parameter. The structural responses calculated by all uncertainty cases can be easily estimated so that structural safety can be included in the design. Numerical applications of truss and frame structures demonstrate the efficiency of the present method with respect to numerical analyses of structural uncertainties.
NGUYEN, Phong Thanh;HUYNH, Vy Dang Bich;NGUYEN, Quyen Le Hoang Thuy To
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.195-200
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2021
In recent years, Vietnam's economic growth rate has been attributed to the growth of many well-managed industries within Southeast Asia. Among them is the civil construction industry. Construction projects typically take a long time to complete and require a huge budget. Many socio-economic variables and factors affect total construction project costs due to market fluctuations. In recent years, crucial socioeconomic development indicators of construction reached a fairly high growth rate. Also, most infrastructure and construction projects have a high degree of complexity and uncertainty. This makes it challenging to predict the accurate project price. These challenges raise the need to recognize significant factors that influence the construction price index of civil buildings in Vietnam, both micro and macro. Therefore, this paper presents critical factors that affect the construction price index using the fuzzy extent analysis process in an uncertain environment. This proposed quantitative model is expected to reflect the uncertainty in the process of evaluating and ranking the influencing factors of the construction price index in Vietnam. The research results would also allow project stakeholders to be more informed of the factors affecting the construction price index in the context of Vietnam's civil construction industry. They also enable construction contractors to estimate project costs and bid rates better, enhancing their project and risk management performance.
Byeong-Yeon KIM;Jewhan LEE;Youngil CHO;Jaehyuk EOH;Hyungmo KIM
Nuclear Engineering and Technology
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제54권12호
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pp.4412-4421
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2022
The pressure measurement in the high-temperature liquid metal system, such as Sodium-cooled Fast Reactor(SFR), is important and yet it is very challenging due to its nature. The measuring pressure is relatively at low range and the applied temperature varies in wide range. Moreover, the pressure transfer material in impulse line needs to considered the high temperature condition. The conventional diaphragm-based approach cannot be used for it is impossible to remove the effect of thermal expansion. In this paper, the Fiber Bragg Grating(FBG) sensor-based pressure measuring concept is suggested that it is free of problems induced by the thermal expansion. To verify this concept, a prototype was fabricated and tested in an appropriate conditions. The uncertainty analysis result of the experiment is also included. The final result of this study clearly showed that the FBG-based pressure transmitter system is applicable to the extreme environment, such as SFR and any other high-temperature liquid metal system and the measurement uncertainty is within reasonable range.
In recent years, business environment is faced with multi uncertainty that have not been suffered in the past. As supply chain is getting expanded and longer, the flow of information, material and production is also being complicated. It is well known that development service industry using application software has various uncertainty in random events such as supply and demand fluctuation of developer's capcity, project effective date after winning a contract, manpower cost (or revenue), subcontract cost (or purchase), and overrun due to developer's skill-level. This study intends to social contribution through attempts to optimize enterprise's goal by supply chain management platform to balance demand and supply and stochastic programming which is basically applied in order to solve uncertainty considering economical and operational risk at solution supplier. In Particular, this study emphasizes to determine allocation of internal and external manpower of developers using S&OP (Sales & Operations Planning) as monthly resource input has constraint on resource's capability that shared in industry or task. This study is to verify how Stochastic Programming such as Markowitz's MV (Mean Variance) model or 2-Stage Recourse Model is flexible and efficient than Deterministic Programming in software enterprise field by experiment with process and data from service industry which is manufacturing software and performing projects. In addition, this study is also to analysis how profit and labor input plan according to scope of uncertainty is changed based on Pareto Optimal, then lastly it is to enumerate limitation of the study extracted drawback which can be happened in real business environment and to contribute direction in future research considering another applicable methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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