This research aims to develop an empirical model for simulation of time-varying frequency in earthquake ground motion so as to be used easily in engineering applications. Briefly, 10545 recordings of the Next Generation Attenuation (NGA) global database of accelerograms from shallow crustal earthquakes are selected and binned by magnitude, distance and site condition. Then the wavelet spectrum of each acceleration record is calculated by using one-dimensional continuous wavelet transform, and the frequencies corresponding to the maximum values of the wavelet spectrum at a series of sampling time, named predominant frequencies, are extracted to analyze the variation of frequency content of seismic ground motions in time. And the time-variation of the predominant frequencies of 178 magnitude-distance-site bins for different directions are obtained by calculating the mean square root of predominant frequencies within a bin. The exponential trigonometric function is then use to fit the data, which describes the predominant frequency of ground-motion as a function of time with model parameters given in tables for different magnitude, distance, site conditions and direction. Finally, a practical frequency-dependent amplitude envelope function is developed based on the time-varying frequency derived in this paper, which has clear statistical parameters and can emphasize the effect of low-frequency components on later seismic action. The results illustrate that the time-varying predominant frequency can preferably reflect the non-stationarity of the frequency content in earthquake ground motions and that empirical models given in this paper facilitates the simulation of ground motions.
An ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System) has been widely used for maintaining the truth of information by detecting and solving contradictions in nile-based systems. But the ATMS can not correctly maintain the truth of the information in case that the generated information is satisfied within a time interval or includes data about temporal relations of events in time varying situations, because it has no mechanism manipulating temporal data. In this paper, The extended ATMS method is proposed, which can maintain the truth of the information in the inference system using information changing over time or temporal relations of events. In order to maintain contexts generated by relations of events, the label representation method is modified, the disjunction, conjunction simplification method in the label-propagation procedure and nogood handling method of the conventional ATMS are modified, too.
Current estimates of the ice-mass balance over the Greenland and the Antarctica using retrievals of time-varying gravity from GRACE are presented. Two different GRACE gravity data, UTCSR RL01 and UTCSR RL04, are used for the estimates to examine the impact of the relative accuracy of background models in the GRACE data processing for inter-annual variations of GRACE gravity data. In addition, the ice-mass balance is appraised from the conventional GRACE data, which represents global gravity, and the filtered GRACE data, which isolates the terrestrial gravity effect from GRACE gravity data. The former estimate shows that there exists similar negative trends of ice-mass balance over the Greenland from UTCSR RL01 and UTCSR RL04 while the time series from the both GRACE data over the Antarctica differ significantly from each other, and no apparent trends are observed. The result for the Greenland from the latter calculation is similar to the former estimate. However, the latter calculation presents positive trends of ice-mass balance for the Antarctica from both GRACE data. These results imply that residual oceanic geophysical signals, particularly for ocean tides, significantly corrupt the ice-mass estimate over the Antarctica as leakage error. In addition, the spatial alias of GRACE is likely to affect the ice-mass balance because the spatial spectrum of ocean tides is not conserved via GRACE sampling, and thus ocean tides contaminate terrestrial gravity signal. To minimize the alias effect, I suggest to use the combined gravity models from GRACE, SLR and polar motion.
In this paper and recursive version of orthogonal ARMA identification algorithm is proposed. The basic algorithm is based on Gram-Schmidt orthogonalization of automatically selected basis functions from specified function space, but does not require explicit creation of orthogonal functions. By using two dimensional autocorrelations and crosscorrelations of input and output with constant data length, identification algorithm is extended to cope slowly time-varying or order-varying delayed system.
A recursive on-line algorithm with orthogonal ARMA identification is proposed for linear systems with unkonwn time delay, order, and parameters. The algorithm is based on the Gram-Schmidt orthogonalization of basis functions, and extendedto recursive form by using two dimensional autocorrelations and crosscorrelations of input and output with constant data length. The proposed algorith can cope with slowly time-varying or order-varying delayed system. Various simulations reveal the performance of the algorithm.
In this paper, a self-tuning optimal control algorithm is proposed to retain the optimal performance of an active suspension system, when the vehicle has some time varying parameters and parameter uncertainties. We consider a 2 DOF time-varying quarter car model which has the parameter variation of sprung mass, suspension spring constant and suspension damping constant. Instead of solving algebraic riccati equation on line, we propose a neural network approach as an alternative. The optimal feedback gains obtained from the off line computation, according to parameter variations, are used as the neural network training data. When the active suspension system is on, the parameters are identified by the recursive least square method and the trained neural network controller designer finds the proper optimal feedback gains. The simulation results are represented and discussed.
This paper is concerned with a mixed control with aerodynamic fin and side thrust control applied to an agile missile using a dynamic inversion and a time-varying control technique. The nonlinear dynamic inversion method with the weighting function allocates the desired control inputs(aerodynamic fin and side thrust control) to achieve a reference command, and the time-varying control technique plays the role to guarantee the robustness for the uncertainties. The proposed schemes are validated by nonlinear simulations with aerodynamic data.
In this paper, we study the initial-boundary value problem for viscoelastic wave equations of Kirchhoff type with Balakrishnan-Taylor damping terms in the presence of the infinite memory and external time-varying delay. For a certain class of relaxation functions and certain initial data, we prove that the decay rate of the solution energy is similar to that of relaxation function which is not necessarily of exponential or polynomial type. Also, we show another stability with g satisfying some general growth at infinity.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.227-234
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1996
The discount survival model is proposed for the application of the Cox model on the analysis of survival data with time-varying effects of covariates. Algorithms for the recursive estimation of the parameter vector and the retrospective estimation of the survival function are suggested. Also the algorithm of forecasting of the survival function of individuals of specific covariates in the next time interval based on the information gathered until the end of a certain time interval is suggested.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.689-700
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2016
본 논문에서는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 전환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 경험 분포를 이용한 비모수적 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 주변 분포 모형의 모수 추정치는 추정방정식의 해로 얻어낼 수 있으며 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 전환 모형과 비모수적 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 모형에 대한 가정에서 비교적 자유로운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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