강우는 물과 에너지 순환에서 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 원격탐사를 이용하여 추출한 강우자료의 불확실성 (uncertainty)이 수치수문모형에서 수문인자 (토양함수, 토양온도, 유출, 증발산, 열전도 등)를 모의할 때 공간 스케일의 영향을 검토해 보았다. 지상강우관측을 이용하여 보정된 WSR-88D (NEXRAD)에 의해 추출한 강우자료와 현장에서 측정된 기상자료를 입력 자료로 사용하여, 오프라인 CLM(Community Land Model) 수문모형을 세 가지의 다른 공간 스케일 $0.25^{\circ},\;0.5^{\circ}\;and\;1.0^{\circ}$에 대하여 수행하였다. 이어서 현장에서 측정된 기상자료는 고정시키고 동시공간에 해당하는 IR (Infrared) 밴드를 기반으로 하는 인공위성 강우자료로 대치시켜 같은 모형을 수행하여 비교 검토하였다. 이 연구에서는 물리적 이론을 기반으로 하는 CLM수문모형의 매개변수는 지표면-대기의 수문반응 (land-atmosphere interaction)을 적절하게 묘사하도록 정의되었다고 가정한다. 모형의 실험결과는 강우입력의 불확실성이 수문반응의 공간분포 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 보여준다. 이 연구는 수문모형을 수행할 때 수문반응의 불확실성에 대한 정보를 제공해 주며, 결국은 기후 변화에 따른 수자원의 재분배를 이해하는데 이바지 할 것이다.
본 논문은 전력 증폭기의 출력 전력 측정에 있어 드레인에서의 부정합 정도를 고려한 정교한 측정 불확도 산출 방안을 제시하였다. 기존의 측정 불확도 산출 방법은 최적 성능을 위해 의도적인 부정합을 포함하는 전력증폭기의 정합상황을 정확히 반영하는데 한계를 가지고 있다. 이를 보완하기 위하여, 전력증폭기 드레인의 부정합 정도를 포함하는 복합 반사계수와 S-파라미터 측정 불확도를 활용한 종합적인 전력 측정 불확도를 제안하였으며, 3.7 GHz에서 동작하는 10 watt급 전력증폭기의 출력 전력을 측정한 실제 결과와 비교해 보았다. 결과적으로 제안한 합성 측정 불확도는 기존 불확도에 대비하여 10배 정도의 정교한 출력 전력의 불확도를 얻을 수 있었다.
The propagation mechanism of a detonation pressure with fully coupled charge is clarified and the blasting pressure propagated in rock mass is derived from the application of shock wave theory. Probabilistic distribution is obtained by using explosion tests on emulsion and rock property tests on granite in Seoul and then the probabilistic distribution of the blasting pressure is derived from their properties. The probabilistic distributions of explosive properties and rock properties show a normal distribution so that the blasting pressure propagated in rock can be also regarded as a normal distribution. Parametric analysis was performed to pinpoint the most influential parameter that affects the blasting pressure and it was found that the detonation velocity is the most sensitive parameter. Moreover, uncertainty analysis was performed to figure out the effect of each parameter uncertainty on the uncertainty of blasting pressure. Its result showed that uncertainty of natural rock properties constitutes the main portion of blasting pressure uncertainty rather than that of explosive properties.
Within the context of Structural Health Monitoring (SHM), it is often the case that structural systems are described by uncertainty, both with respect to their parameters and the characteristics of the input loads. For the purposes of system identification, efficient modeling procedures are of the essence for a fast and reliable computation of structural response while taking these uncertainties into account. In this work, a reduced order metamodeling framework is introduced for the challenging case of nonlinear structural systems subjected to earthquake excitation. The introduced metamodeling method is based on Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous input (NARX), able to describe nonlinear dynamics, which are moreover characterized by random parameters utilized for the description of the uncertainty propagation. These random parameters, which include characteristics of the input excitation, are expanded onto a suitably defined finite-dimensional Polynomial Chaos (PC) basis and thus the resulting representation is fully described through a small number of deterministic coefficients of projection. The effectiveness of the proposed PC-NARX method is illustrated through its implementation on the metamodeling of a five-storey shear frame model paradigm for response in the region of plasticity, i.e., outside the commonly addressed linear elastic region. The added contribution of the introduced scheme is the ability of the proposed methodology to incorporate uncertainty into the simulation. The results demonstrate the efficiency of the proposed methodology for accurate prediction and simulation of the numerical model dynamics with a vast reduction of the required computational toll.
Quantification of infiltration rate is an important issue in HVAC system design. The infiltration in buildings depends on many uncertain parameters that vary with significant magnitude and hence, the results from standard deterministic simulation approach can be unreliable. The authors utilize uncertainty analysis In predicting the airflow rates. The paper presents relevant uncertain parameters such as meteorological data, building parameters (leakage areas of windows, doors, etc.), etc. Uncertainties of the aforementioned parameters are quantified based on available data from literature. Then, the Latin Hypercube Sampling (LHS) method was used for the uncertainty propagation. The LHS is one of the Monte Carlo simulation techniques that is suited for our needs. The CONTAMW was chosen to simulate infiltration phenomena in a residential apartment that is typical of residential buildings in Korea. It will be shown that the uncertainty propagating through this process is not negligible and may significantly influence the prediction of the airflow rates.
A straightforward strategy for particle image velocimetry (PIV) interrogation and post-processing has been proposed, aiming at reducing errors and clarifying vortex structures. The interrogation window size should be kept small to reduce bias error and improve spatial resolution. A spatial filter is then applied to the velocity field to reduce random error and clarify flow structure. The performance of three popular spatial filters were assessed: box filter, median filter, and local quadratic polynomial regression filter. In order to quantify random uncertainty, the image matching (IM) method is applied to an experimental dataset of homogeneous and isotropic turbulence (HIT) obtained by 2D-PIV. We statistically analyze the uncertainty propagation through the spatial filters, and verify the reduction in random uncertainty. Moreover, we illustrate that the spatial filters help clarify vortex structures using vortex identification criteria. As a result, PIV random uncertainty was reduced and the vortex structures became clearer by spatial filtering.
McCARD is a Monte Carlo (MC) neutron-photon transport simulation code. It has been developed exclusively for the neutronics design of nuclear reactors and fuel systems. It is capable of performing the whole-core neutronics calculations, the reactor fuel burnup analysis, the few group diffusion theory constant generation, sensitivity and uncertainty (S/U) analysis, and uncertainty propagation analysis. It has some special features such as the anterior convergence diagnostics, real variance estimation, neutronics analysis with temperature feedback, $B_1$ theory-augmented few group constants generation, kinetics parameter generation and MC S/U analysis based on the use of adjoint flux. This paper describes the theoretical basis of these features and validation calculations for both neutronics benchmark problems and commercial PWR reactors in operation.
Ultrasonic pulse velocity method is applied many times for measuring surface crack depth of concrete in case of diagnosis of concrete structures. By the way, this method has an error accompanying measured surface crack depth of concrete because there are many uncertainty factors. So, it is necessary to study for an error of this method affected by these uncertainty factors. Two error factors(uncertainty factors) are tested and analyzed in this study. One is for an error according to measuring the propagation time of ultrasonic wave and the arrangement distance of transducers. Another is for an error according to positioning the transducer as a distance to surface crack from the transducer.
The uncertainty analysis for the in-vessel steam explosion during severe accidents at a nuclear power plant is performed using a probabilistic approach. This approach consists of four steps; 1) screening, 2) quantification of uncertainty 3) propagation of uncertainty, and 4) output analysis. And the specific methods which satisfy the sub-objectives of each step are prepared and presented. Compared with existing ones, the unique feature of this approach is the improved estimation of uncertainties through quantification, which ensures the defensibility of the resultant failure probability distributions. Using the approach, the containment failure probability due to in-vessel steam explosion is calculated. The results of analysis show that 1) pour diameter is the most dominant factor and slug condensed phase fraction is the least and 2) fraction of core molten is the second most dominant factor, which is identified as distinct feature of this study as compared with previous studies.
This paper presents neural networks for hybrid position/force control which is a type of position and force control for robot manipulators. The performance of conventional hybrid position/force control is excellent in the case of the exactly-known dynamic model of the robot, but degrades seriously as the uncertainty of the model increases. Hence, the neural network control scheme is presented here to overcome such shortcoming. The introduced neural term is designed to learn the uncertainty of the robot, and to control the robot through uncertainty compensation. Further more, the learning rule of the neural network is derived and is shown to be effective in the sense that it requires neither desired output of the network nor error back propagation through the plant. The proposed scheme is verified through the simulation of hybrid position/force control of a 6-dof robot manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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