The purpose of this study is to develop the stochastic stream water quality model for the intake station of Chung-Ju city waterworks in the Han river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins Multiplicative ARIMA(SARIMA) and the state space model to simulate changes of water qualities. Variable of water qualities included in the model are temperature and dissolved oxygen(DO). The models development were based on the data obtained from Jan. 1990 to Dec. 1997 and followed the typical procedures of the Box-Jenkins method including identification and estimation. The seasonality of DO and temperature data to formulate for the SARIMA model are conspicuous and the period of revolution was twelve months. Both models had seasonality of twelve months and were formulates as SARIMA {TEX}$(2,1,1)(1,1,1)_{12}${/TEX} for DO and temperature. The models were validated by testing normality and independency of the residuals. The prediction ability of SARIMA model and state space model were tested using the data collected from Jan. 1998 to Oct. 1999. There were good agreements between the model predictions and the field measurements. The performance of the SARIMA model and state space model were examined through comparisons between the historical and generated monthly dissolved oxygen series. The result reveal that the state space model lead to the improved accuracy.
The Yingxian wooden tower in China is currently the tallest wooden tower in the world. It was built in 1056 AD and is 65.86 m high. Field measurements of wind speed and wind-induced response of this tower are conducted. The wind characteristics, including the average wind speed, wind direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral length scale and velocity spectrum are investigated. The power spectral density and the root-mean-square wind-induced acceleration are analyzed. The structural modal parameters of this tower are identified with two different methods, including the Empirical Mode Decomposition (EMD) combined with the Random Decrement Technique (RDT) and Hilbert transform technique, and the stochastic subspace identification (SSI) method. Results show that strong wind is coming predominantly from the West-South of the tower which is in the same direction as the inclination of the structure. The Von Karman spectrum can describe the spectrum of wind speed well. Wind-induced torsional vibration obviously occurs in this tower. The natural frequencies identified by EMD, RDT and Hilbert Transform are close to those identified by SSI method, but there is obvious difference between the identified damping ratios for the first two modes.
Park, Hyun-Min;Lim, Dae-Eun;Kim, Tae-Sung;Kim, Kil-Hwan;Kim, Soo-Hyun
Management Science and Financial Engineering
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제17권1호
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pp.45-63
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2011
The aim of this paper is to consider the process of supplying trained workers with knowledge and skills for upcoming business opportunities and the process of training apprentices to be prepared to meet future demands in an IT service firm. As the demand for new workers fluctuates, a firm should employ a buffer workforce such as apprentices or interns. However, as a result of rapid business development, the capacity of the buffer may be exceeded, thus requiring the company to recruit skilled workers from outside the firm. Therefore, it is important for a firm to map out a strategy for manpower planning so as to fulfill the demands of new business and minimize the operation costs related to training apprentices and recruiting experienced workers. First, this paper analyzes the supply and demand of workers for the IT service in a knowledge-intensive field. It then presents optimal human resource planning strategies via the familiar method of stochastic process. Also, we illustrate that our model is applied to the human resource planning of an information security service firm in South Korea.
A spectral formalism was applied to quantify the sampling errors due to spatial and/or temporal gaps in soil moisture measurements. The lack of temporal measurements of the two-dimensional soil moisture field makes it difficult to compute the spectra directly from observed records. Therefore, the space-time soil moisture spectra derived by stochastic models of rainfall and soil moisture was used in their record. Parameters for both models were tuned with Southern Great Plains Hydrology Experiment(SGP'97) data and the Oklahoma Mesonet data. The structure of soil moisture data is discrete in space and time. A design filter was developed to compute the sampling errors for discrete measurements in space and time. This filter has the advantage in its general form applicable for all kinds of sampling designs. Sampling errors of the soil moisture estimation during the SGP'97 Hydrology Experiment period were estimated. The sampling errors for various sampling designs such as satedlite over pass and point measurement ground probe were estimated under the climate condition between June and August 1997 and soil properties of the SGP'97 experimental area. The ground truth design was evaluated to 25km and 50km spatial gap and the temporal gap from zero to 5 days.
When an aircraft is taxiing, excitation force is applied according to the shape of the road surface. The sprung mass acceleration caused by the excitation of the road surface negatively affects the feeling of boarding. This paper addresses the verification process of the semi-active control method applied to improve the feeling of boarding. The Magneto-Rheological damper landing gear model is employed alongside the control method. It is a Oleo-Pneumatic damper filled with a fluid having the characteristics of increasing yield stress when subjected to a magnetic field. The control method involves verifying Skyhook Control Type2 developed by Skyhook control. The Sinozuka white noise model that considers runway characteristics was employed for the road surface in the simulation. The runway road surface obtained through this model has stochastic characteristics, so the dynamic characteristics were analyzed by applying Monte-Carlo simulation. A dynamic analysis was conducted by co-simulating the landing gear model made by RecurDyn and the control method designed by Simulink. Simulation results show that the Skyhook Control Type2 method has the best control effect in the low speed range compared to the passive type (without control) and skyhook control.
Vision based night-time vehicle detection has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems(ADAS) and automotive vehicle as well as automatic head-lamp control. In this paper, we propose night-time vehicle detection method based on multi-class support vector machine(SVM) that consists of thresholding, labeling, feature extraction, and multi-class SVM. Vehicle light candidate blobs are extracted by local mean based thresholding following by labeling process. Seven geometric and stochastic features are extracted from each candidate through the feature extraction step. Each candidate blob is classified into vehicle light or not by multi-class SVM. Four different multi-class SVM including one-against-all(OAA), one-against-one(OAO), top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM classifiers are implemented and evaluated in terms of vehicle detection performances. Through the simulations tested on road video sequences, we prove that top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM have relatively better performances than the others.
Composite laminated structures supported on elastic foundations are being increasingly used in a great variety of engineering applications. Composites exhibit larger dispersion in their material properties compared to the conventional materials due to large number of parameters associated with their manufacturing and fabrication processes. And also the dispersion in elastic foundation stiffness parameter is inherent due to inaccurate modeling and determination of elastic foundation properties in practice. For a better modeling of the material properties and foundation, these are treated as random variables. This paper deals with effects of randomness in material properties and foundation stiffness parameters on the free vibration response of laminated composite plate resting on an elastic foundation. A $C^0$ finite element method has been used for arriving at an eigen value problem. Higher order shear deformation theory has been used to model the displacement field. A mean centered first order perturbation technique has been employed to handle randomness in system properties for obtaining the stochastic characteristic of frequency response. It is observed that small amount of variations in random material properties and foundation stiffness parameters significantly affect the free vibration response of the laminated composite plate. The results have been compared with those available in the literature and an independent Monte Carlo simulation.
In this study, an iterative maximum a posteriori (MAP) approach using a Bayesian model of Markovrandom field (MRF) was proposed for despeckling images that contains speckle. Image process is assumed to combine the random fields associated with the observed intensity process and the image texture process respectively. The objective measure for determining the optimal restoration of this "double compound stochastic" image process is based on Bayes' theorem, and the MAP estimation employs the Point-Jacobian iteration to obtain the optimal solution. In the proposed algorithm, MRF is used to quantify the spatial interaction probabilistically, that is, to provide a type of prior information on the image texture and the neighbor window of any size is defined for contextual information on a local region. However, the window of a certain size would result in using wrong information for the estimation from adjacent regions with different characteristics at the pixels close to or on boundary. To overcome this problem, the new method is designed to use less information from more distant neighbors as the pixel is closer to boundary. It can reduce the possibility to involve the pixel values of adjacent region with different characteristics. The proximity to boundary is estimated using a non-uniformity measurement based on standard deviation of local region. The new scheme has been extensively evaluated using simulation data, and the experimental results show a considerable improvement in despeckling the images that contain speckle.
Spatial variability is an inherent characteristic of soil, and auto-correlation length (ACL) is a very important parameter in the reliability or probabilistic analyses of geotechnical engineering that consider the spatial variability of soils. Current methods for estimating the ACL need a large amount of laboratory or in-situ experiments, which is a great obstacle to the application of random field theory to geotechnical reliability analysis and design. To estimate the ACL reasonably and efficiently, we propose a micro-structure based numerical simulation method. The quartet structure generation set algorithm is used to generate stochastic numerical micro-structure of soils, and scanning electron microscope test of soil samples combined with digital image processing technique is adopted to obtain parameters needed in the QSGS algorithm. Then, 2-point correlation function is adopted to calculate the ACL based on the generated numerical micro-structure of soils. Results of a case study shows that the ACL can be estimated efficiently using the proposed method. Sensitivity analysis demonstrates that the ACL will become stable with the increase of mesh density and model size. A model size of $300{\times}300$ with a grid size of $1{\times}1$ is suitable for the calculation of the ACL of clayey soils.
Altunisik, Ahmet Can;Sevim, Baris;Sunca, Fezayil;Okur, Fatih Yesevi
Advances in concrete construction
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제11권5호
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pp.397-407
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2021
This paper investigates the optimal sensor placements and capabilities of this procedure for dynamic characteristics identification of arch dams. For this purpose, a prototype arch dam is constructed in laboratory conditions. Berke arch dam located on the Ceyhan River in city of Osmaniye is one of the highest arch dam constructed in Turkey is selected for field verification. The ambient vibration tests are conducted using initial candidate sensor locations at the beginning of the study. Enhanced Frequency Domain Decomposition and Stochastic Subspace Identification methods are used to extract experimental dynamic characteristics. Then, measurements are repeated according to optimal sensor locations of the dams. These locations are specified using the Effective Independence Method. To determine the optimal sensor locations, the target mode shape matrices which are obtained from ambient vibration tests of the selected dam with a large number of accelerometers are used. The dynamic characteristics obtained from each ambient vibrations tests are compared with each other. It is concluded that the dynamic characteristics obtained from initial measurements and those obtained from a limited number of sensors are compatible with each other. This situation indicates that optimal sensor placements determined by the Effective Independence Method are useful for dynamic characteristics identification of arch dams.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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