Non-stationary extreme winds such as thunderstorm downbursts are responsible for many structural damages. This research presents a time domain approach for estimating along-wind load effects on tall buildings using multiple wind speed time history samples, which are simulated from evolutionary power spectra density (EPSD) functions of non-stationary wind fluctuations using the method developed by the authors' earlier research. The influence of transient wind loads on various responses including time-varying mean, root-mean-square value and peak factor is also studied. Furthermore, a simplified model is proposed to describe the non-stationary wind fluctuation as a uniformly modulated process with a modulation function following the time-varying mean. Finally, the probabilistic extreme response and peak factor are quantified based on the up-crossing theory of non-stationary process. As compared to the time domain response analysis using limited samples of wind record, usually one sample, the analysis using multiple samples presented in this study will provide more statistical information of responses. The time domain simulation also facilitates consideration of nonlinearities of structural and wind load characteristics over previous frequency domain analysis.
The probabilistic bearing capacity of a strip footing placed on the edge of a purely cohesive reinforced soil slope is computed by combining lower bound finite element limit analysis technique with random field method and Monte Carlo simulation technique. To simulate actual field condition, anisotropic random field model of undrained soil shear strength is generated by using the Cholesky-Decomposition method. With the inclusion of a single layer of reinforcement, dimensionless bearing capacity factor, N always increases in both deterministic and probabilistic analysis. As the coefficient of variation of the undrained soil shear strength increases, the mean N value in both unreinforced and reinforced slopes reduces for particular values of correlation length in horizontal and vertical directions. For smaller correlation lengths, the mean N value of unreinforced and reinforced slopes is always lower than the deterministic solutions. However, with the increment in the correlation lengths, this difference reduces and at a higher correlation length, both the deterministic and probabilistic mean values become almost equal. Providing reinforcement under footing subjected to eccentric load is found to be an efficient solution. However, both the deterministic and probabilistic bearing capacity for unreinforced and reinforced slopes reduces with the consideration of loading eccentricity.
Excessive vibrations can occur in long-span structures such as floors or footbridges due to occupant?s daily activity like walking and cause a so-called vibration serviceability issue. Since 1970s, researchers have proposed many human walking load models, and some of them have even been adopted by major design guidelines. Despite their wide applications in structural vibration serviceability problems, differences between these models in predicting structural responses are not clear. This paper collects 19 popular walking load models and compares their effects on structure?s responses when subjected to the human walking loads. Model parameters are first compared among all these models including orders of components, dynamic load factors, phase angles and function forms. The responses of a single-degree-of-freedom system with various natural frequencies to the 19 load models are then calculated and compared in terms of peak values and root mean square values. Case studies on simulated structures and an existing long-span floor are further presented. Comparisons between predicted responses, guideline requirements and field measurements are conducted. All the results demonstrate that the differences among all the models are significant, indicating that in a practical design, choosing a proper walking load model is crucial for the structure?s vibration serviceability assessment.
A Bayesian dynamic linear model (BDLM) is presented for a data-driven analysis for response prediction and load effect separation of a revolving auditorium structure, where the main loads are self-weight and dead loads, temperature load, and audience load. Analyses are carried out based on the long-term monitoring data for static strains on several key members of the structure. Three improvements are introduced to the ordinary regression BDLM, which are a classificatory regression term to address the temporary audience load effect, improved inference for the variance of observation noise to be updated continuously, and component discount factors for effective load effect separation. The effects of those improvements are evaluated regarding the root mean square errors, standard deviations, and 95% confidence intervals of the predictions. Bayes factors are used for evaluating the probability distributions of the predictions, which are essential to structural condition assessments, such as outlier identification and reliability analysis. The performance of the present BDLM has been successfully verified based on the simulated data and the real data obtained from the structural health monitoring system installed on the revolving structure.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.59
no.3
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pp.215-220
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2023
This study developed and evaluated a load cell-based automatic weighing system for the automated harvesting of laver (Porphyra tenera) in seaweed aquaculture. The current manual harvesting process was compared with the load cell-based automated system, and quantitative measurements of time, distance, and weight were conducted. The results demonstrated that the load cell-based system reduced the unloading time and increased the throughput compared to the manual method. In addition, statistical analysis confirmed that there was no significant difference from the mean in the weight measurement obtained using the load cell-based system. Based on these findings, the load cell-based automatic weighing system holds potential for efficient production and transactions in laver cultivation, contributing to cost reduction and improving the quality of life for aquaculture workers.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.28
no.9
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pp.355-360
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2016
Continuing to the modeling of heating load, this paper, as the second part of consecutive works, presents LS-SVM (least square support vector machine) based model of winter time apartment hot water supply load in a district heating system, so as to be used in prediction of heating energy usage. Similar, but more severely, to heating load, hot water supply load varies in highly nonlinear manner. Such nonlinearity makes analytical model of it hardly exist in the literatures. LS-SVM is known as a good modeling tool for the system, especially for the nonlinear system depended by many independent factors. We collect 26,208 data of hot water supply load over a 13-week period in winter time, from 12 heat exchangers in seven different apartments. Then part of the collected data were used to construct LS-SVM based model and the rest of those were used to test the formed model accuracy. In modeling, we first constructed the model of district heating system's hot water supply load, using the unit heating area's hot water supply load of seven apartments. Such model will be used to estimate the total hot water supply load of which the district heating system needs to provide. Then the individual apartment hot water supply load model is also formed, which can be used to predict and to control the energy consumption of the individual apartment. The results obtained show that the total hot water supply load, which will be provided by the district heating system in winter time, can be predicted within 10% in MAPE (mean absolute percentage error). Also the individual apartment models can predict the individual apartment energy consumption for hot water supply load within 10% ~ 20% in MAPE.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.3
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pp.1-7
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2022
This paper aims to compare the mean object size of M/G/1/PS model with that of M/BP/1 model used in the web service. The mean object size is one of important measure to control and manage web service economically. M/G/1/PS model utilizes the processor sharing in which CPU rotates in round-robin order giving time quantum to multiple tasks. M/BP/1 model uses the Bounded Pareto distribution to describe the web service according to file size. We may infer that the mean waiting latencies of M/G/1/PS and M/BP/1 model are equal to the mean waiting latency of the deterministic model using the round robin scheduling with the time quantum. Based on the inference, we can find the mean object size of M/G/1/PS model and M/BP/1 model, respectively. Numerical experiments show that when the system load is smaller than the medium, the mean object sizes of the M/G/1/PS model and the M/BP/1 model become the same. In particular, when the shaping parameter is 1.5 and the lower and upper bound of the file size is small in the M/BP/1 model, the mean object sizes of M/G/1/PS model and M/BP/1 model are the same. These results confirm that it is beneficial to use a small file size in a web service.
Park, Hong-Sun;Heo, Yong;Koo, Jae-Mean;Seok, Chang-Sung;Park, Jae-Sil;Cho, Sung-Keun
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.9
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pp.930-937
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2009
The estimation method of the fracture resistance curve for the pipe specimen was proposed using the load ratio method for the standard specimen. For this, the calculation method of the load - CMOD curve for the pipe specimen with the common format equation(CFE) was proposed by using data of the CT specimen. The proposed method agreed well with experimental data. The J-integral value and the crack extension were calculated from the estimated load - CMOD data. The fracture resistance curve was estimated from the calculated J-integral and the crack extension. From these results, it have been seen that the proposed method is reliable to estimate the J-R curve of the pipe specimen.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.13
no.4
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pp.106-112
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2004
In particle or short-fiber reinforced composites, cracking or debonding of the reinforcements cause a significant damage mode because the damaged reinforcements lose load carrying capacity. The average stress in the inhomogeneity represents its load carrying capacity, and the difference between the average stresses of the intact and broken inhomogeneities indicates the loss of load carrying capacity due to cracking damage. The composite in damage process contains intact and broken reinforcements in a matrix. An incremental constitutive relation of discontinuously-reinforced composites including the progressive cracking damage of the reinforcements have been developed based on the Eshelby's equivalent inclusion method and Mori-Tanaka's mean field concept. Influence of the cracking damage on the stress-strain response of the composites is demonstrated.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.21
no.10
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pp.553-558
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2009
Energy demand characteristics of hotel, hospital, and office building are compared to provide guidelines for combining building in community energy system design. The annual, monthly, and daily energy demand patterns for electricity, heating, hot water and cooling are qualitatively compared and important features are delineated based on the energy demand models. Key statistical values such as the mean, the maximum are also provided. Important features of the hourly demand patterns are summarized for weekdays and weekends. Substantial variations in both magnitudes and patterns are observed among the 3 building types and smart grouping or combination of building type and size is essential for a successive energy supply.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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