Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.6
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pp.727-737
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2010
Together with the Young's modulus the Poisson's ratio is another independent material parameter that governs the behavior of a structural system. Therefore, it is meaningful to evaluate separately the influence of the parameter on the random response of the structural system. To this end, a formulation dealing with the spatial randomness in the Poisson's ratio in laminated composite plates is proposed. The main idea of the paper is to transform the fraction form of the constitutive coefficients into the expanded form in an ascending order of the stochastic field function. To validate the adequacy of the formulation, a square plate is chosen and the computation results are compared with those obtained using conventional Monte Carlo simulation. It is observed that the results show good agreement with those by the Monte Carlo simulation(MCS).
Floating structure such as tension leg platform, semi-submersible and spar are widely used in field of oil exploration and renewable energy system. All of these structures have the base cylinder support structure which have effective rule in overall dynamic of response. So the accurate and reliable modeling is needed for optimum design and understanding the physical background of these systems. The aim of this article is an analytical discussion on stochastic modeling of floating cylinder based support structure but an applicable one. Due to this a mathematical mass-damper-spring system of a floating cylinder of HAWAII WTG offshore wind as an applicable and innovative system is adopted to model a coupled degrees using random vibration in analytical way. A fully develop spectrum is adopted to solve the stochastic spectrum analytically by a proper approximation. Some acceptable assumption is adopted. The simplified but analytical and innovative hydrodynamic analysis of this study not only will help researcher to concentrate more physically on hydrodynamic analysis of floating structures but also can be useful for any quick, simplified and closed form analysis of a complicated problem in offshore engineering.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.1209-1215
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2009
Recently, Construction Projects are being much bigger and more complex. So the importance of Construction Planning and Management is increasing and increasing because of the Construction Projects is involved in a variety of construction-related subjects. Competitive of the Construction Industry decided Cost, Construction Duration and Productivity. But they were just focused on Cost Saving instead of Construction Duration and Productivity. However, they have to finish construction projects using minimum cost and duration with quality and function of required level for successful Construction projects. Thus, current high exchange rate and high period, it is clear to decrease construction cost and to do economic construction in huge Construction Projects and it means more advanced Construction Schedule Management needs for economic construction. But Construction Scheduling Planning, basic of Construction Schedule Management, adjusted contract period without Pre-Planning, just depending on experience and ability of Construction Engineer. Because of that, this study suggests new Duration Estimate Method using Stochastic Model in BIM Environment for advanced Construction Schedule Management. Existing Duration Estimate Methods are just modified wrong points of them or analyzed effective factors of construction schedule. However, New Duration Estimate Method is just consists of Stochastic Model and BIM Environment without existing Duration Estimate Methods. So, new method has creativity and specialty. After this research, it would be a great model in construction industry field.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.12
no.3
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pp.265-274
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2010
In many tunnels, falling or sliding of rock blocks often occur, which cannot be predicted because of the complexity of rock discontinuities and it has brought an exponential increase in costs and time to manage. It is difficult to estimate the properties of rock masses before the tunnel excavation. The observational design and construction method in tunnels has been becoming important recently. In this study, a new hybrid stochastic-deterministic rock block analysis method for the prediction of the unstable rock blocks before the tunnel excavation is proposed, and then applied to the tunnel construction based on actual rock discontinuity information observed in the field. The comparisons and investigations with the analytical results in the tunnel construction have confirmed the validity and applicability of this new hybrid stochastic-deterministic rock block analysis method in tunnels.
The objectives of this study are to develop a state-space form of stochastic dynamic storage function routing model and to test the model performance for real-time flow forecast. The selected study area is the main Han River starting from Paldang Dam site to Indogyo station and the 13 flood events occurred from 1987 to 1998 are selected for computing model parameters and testing the model performance. It was shown that the optimal model parameters are quite different depending on Hood events, but the values used on field work also give reasonable results in this study area. It is also obvious that the model performance from the stochastic-dynamic model developed in this study gives more accurate and reliable results than that from the existing deterministic model. Analysis for allowable forecast lead time leads that under the current time step the reasonable predicted downstream flows in 5 hours time advance are obtained from the stochastic dynamic model on relatively less lateral inflow event in the study area.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.57
no.2
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pp.80-87
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2020
As the Arctic sea ice decreases due to various reasons such as global warming, the demand for ships and offshore structures operating in the Arctic region is steadily increasing. In the case of sea ice, the anisotropy is caused by the uncertainty inside the material. For most of the research, nevertheless, estimating the ice load has been treated deterministically. With regard to this, in this paper, a four-point bending strength analysis of an ice specimen was attempted using a stochastic finite element method. First, spatial distribution of the material properties used in the yield criterion was assumed to be a multivariate Gaussian random field. After that, a direct method, which is a sort of stochastic finite element method, and a sensitivity method using the sensitivity of response for random variables were proposed for calculating the probabilistic distribution of ice specimen strength. A parametric study was conducted with different mean vectors and correlation lengths for each material property used in the above procedure. The calculation time was about ten seconds for the direct method and about three minutes for the sensitivity methods. As the cohesion and correlation length increased, the mean value of the critical load and the standard deviation increased. On the contrary, they decreased as the friction angle increased. Also, in all cases, the direct and sensitivity methods yielded very similar results.
In this paper, observed trajectories of a vehicle platoon are viewed as one realization of a finite sequence of random trajectories. In this point of view, we develop novel and mathematically rigorous concept of traffic flow variables such as local traffic density, instantaneous traffic flow, and velocity field and investigate their nature on a general probability space of a sequence of random trajectories which represent vehicle trajectories. We present a simple model of random trajectories as an illustrative example and, derive the values of traffic flow variables based on the new definitions in this model. In particular, we construct the model for the sequence of random vehicle trajectories with a system of stochastic differential equations. Each equation of the system nay represent microscopic random maneuvering behavior of each vehicle with properly designed drift coefficient functions and diffusion coefficient functions. The system of stochastic differential equations nay generate a well-defined probability space of a sequence of random vehicle trajectories. We derive the partial differential equation for the expected cumulative plot with appropriate initial conditions. By solving the equation with numerical methods, we obtain the values of expected cumulative plot, local traffic density, and instantaneous traffic flow. In addition, we derive the partial differential equation for the expected travel time to a certain location with appropriate initial and/or boundary conditions, which is solvable numerically. We apply this model to a case of single vehicle trajectory.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.22
no.6
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pp.627-637
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2009
Composite materials have been employed in the various engineering applications due to high mechanical performances including high strength-weight ratio and high degree of free formability. Due to complex manufacturing process, however, it can have intrinsic randomness in the material constants which affect the deterministic behavior of the composite structures. In this study, we suggest a formulation for stochastic finite element analysis considering the spatial randomness of Poisson's ratio. Considering the reciprocal relation between elastic moduli and Poisson's ratios in the two mutually orthogonal axes, one of two values of Poisson's ratio can be expressed in terms of the other. Using this, the relation between stress resultants and strains is derived in the ascending order of power of the stochastic field function, which can be directly used in the formulation to obtain the coefficient of variation of responses. The adequacy of the proposed scheme is demonstrated by comparison with the results of Monte Carlo analysis.
Chenari, Reza Jamshidi;Fatahi, Behzad;Ghoreishi, Malahat;Taleb, Ali
Geomechanics and Engineering
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v.17
no.1
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pp.31-45
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2019
In this study the spatial variability of soils is substantiated physically and numerically by using random field theory. Heterogeneous samples are fabricated by combining nine homogeneous soil clusters that are assumed to be elements of an adopted random field. Homogeneous soils are prepared by mixing different percentages of kaolin and bentonite at water contents equivalent to their respective liquid limits. Comprehensive characteristic laboratory tests were carried out before embarking on direct shear experiments to deduce the basic correlations and properties of nine homogeneous soil clusters that serve to reconstitute the heterogeneous samples. The tests consist of Atterberg limits, and Oedometric and unconfined compression tests. The undrained shear strength of nine soil clusters were measured by the unconfined compression test data, and then correlations were made between the water content and the strength and stiffness of soil samples with different consistency limits. The direct shear strength of heterogeneous samples of different stochastic properties was then evaluated by physical and numerical modelling using FISH code programming in finite difference software of $FLAC^{3D}$. The results of the experimental and stochastic numerical analyses were then compared. The deviation of numerical simulations from direct shear load-displacement profiles taken from different sources were discussed, potential sources of error was introduced and elaborated. This study was primarily to explain the mathematical and physical procedures of sample preparation in stochastic soil mechanics. It can be extended to different problems and applications in geotechnical engineering discipline to take in to account the variability of strength and deformation parameters.
Kim, Hyun-Goo;Noh, Yoo-Jeong;Lee, Choung-Mook;Park, Don-Bum
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.17
no.3
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pp.440-448
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2003
In the present paper, numerical simulations of buoyant plume dispersion in a neutral and stable atmospheric boundary layer have been carride out. A Lagrangian Stochastic Model (LSM) with a Non-Linear Eddy Viscosity Model (NLEVM) for turbulence is used to generate a Reynolds stress field as an input condition of dispersion simulation. A modified plume-rise equation is included in dispersion simulation in order to consider momentum effect in an initial stage of plume rise resulting in an improved prediction by comparing with the experimental data. The LSM is validated by comparing with the prediction of an Eulerian Dispersion Model (EDM) and by the measured results of vertical profiles of mean concentration in the downstream of an elevated source in an atmospheric boundary layer. The LSM predicts accurate results especially in the vicinity of the source where the EDM underestimates the peak concentration by 40% due to inherent limitations of gradient diffusion theory. As a verification study, the LSM simulation of buoyant plume dispersions under a neutral and stable atmospheric condition is compared with a wind-tunnel experiment, which shows good qualitative agreements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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