해수침투가 발생할 때 혼합비를 결정하는 것은 해수침투연구에 매우 중요한 사항이며, 단성분 혼합분석방법을 주로 사용한다. 본 연구에서는 이러한 해수와 담수의 혼합비 계산시 발생되는 오차를 불확정성의 원리를 이용하여 결정하였다. 또한 해수침투 혼합비를 계산할 때 평균값과 표준편차의 차이에 의해 발생할 수 있는 혼합비의 오차를 제시하였다. 이러한 오차의 크기는 (1) 혼합비가 커질수록, (2) 사용된 평균값과 표준편차값의 차이가 클수록, 마지막으로 (3) 해수와 배경지하수의 추적자 농도 값이 작을수록 커진다. 특히, 해수침투가 발생하여 양이온교환반응이 일어날 때 이온델타(이론적인 지하수화학성분과 실제 시료의 화학성분의 차이)값이 0 근처에서는 오차값이 지구화학적인 상태(침전 또는 용해)를 결정하는 데에 기여할 수 있다.
본 논문은 기본적으로 미국 기계학회의 성능시험 코드에 준하여 운동 모형시험에 불확실성 해석을 적용하였다. 총 불확실성은 시험준비 과정, 계기의 검증, 데이타 취득 과정 및 분석과정에서 발생하는 오차요인들과 오차 전파 방정식에 의해 구하여진 민감도와 결합하여 구해진다. 저항추진 시험과 같은 정적시험과 운동시험과 같은 동적시험의 차이들이 불확실성 해석의 모든 과정동안 분명하게 구별되며 또한 비대칭 고정오차항목이 고려되었다. 본 불확실성 해석이 수행된 운동 응답 항목은 무차원화된 주파수의 함수로 나타낸 상하동요와 종동요의 RAO이다. 운동시험에 대한 불확실성 해석은 측정 정도를 향상시키고 오차들을 정량화하는데 유용할 뿐만아니라 여러가지 운동 해석 프로그램에 대한 검증의 기준으로 제시될 수 있다.
Machine learning (ML) data-driven meta-model is proposed as a surrogate model to reduce the excessive computational cost of the physics-based model and facilitate the real-time prediction of a nuclear power plant's transient response. To forecast the transient response three machine learning (ML) meta-models based on recurrent neural networks (RNNs); specifically, Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a sequence combination of Convolutional Neural Network (CNN) and LSTM are developed. The chosen accident scenario is a control element assembly withdrawal at power concurrent with the Loss Of Offsite Power (LOOP). The transient response was obtained using the best estimate thermal hydraulics code, MARS-KS, and cross-validated against the Design and control document (DCD). DAKOTA software is loosely coupled with MARS-KS code via a python interface to perform the Best Estimate Plus Uncertainty Quantification (BEPU) analysis and generate a time series database of the system response to train, test and validate the ML meta-models. Key uncertain parameters identified as required by the CASU methodology were propagated using the non-parametric Monte-Carlo (MC) random propagation and Latin Hypercube Sampling technique until a statistically significant database (181 samples) as required by Wilk's fifth order is achieved with 95% probability and 95% confidence level. The three ML RNN models were built and optimized with the help of the Talos tool and demonstrated excellent performance in forecasting the most probable NPP transient response. This research was guided by the Systems Engineering (SE) approach for the systematic and efficient planning and execution of the research.
대도시 고밀도 도시철도에서는 상습 열차운행 지연과 혼잡으로 승객의 불편과 불만이 커지고 있다. 도시철도는 열차운행의 비정규성과 수요의 불확정성 등 지역간 철도와는 다른 특성을 가지고 있다. 도시철도 운영회사에서는 실적자료를 기반으로 열차운행품질과 혼잡도와 같은 서비스품질을 집계하여 관리하고 있다. 그러나 수요와 승객행태에 따라 열차운행이 동적으로 변하는 특성을 가지고 있어 실제 느끼는 서비스품질을 표현하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 승객 관점에서의 서비스품질을 계량화하고, 도시철도에서 수요에 따른 정차시분 및 열차운행상태의 동적변화를 예측할 수 있는 시뮬레이션 방법과 지연/혼잡 해소방안에 대한 실제 사례를 기반으로 운행서비스품질의 변화를 예측할 수 있는 방법론을 제시한다.
Wang, Kai;Cao, Wuxiong;Su, Zhongqing;Wang, Pengxiang;Zhang, Xiongjie;Chen, Lijun;Guan, Ruiqi;Lu, Ye
Smart Structures and Systems
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제26권2호
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pp.227-239
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2020
Despite proven effectiveness and accuracy in laboratories, the existing damage assessment based on guided ultrasonic waves (GUWs) or acoustic emission (AE) confronts challenges when extended to real-world structural health monitoring (SHM) for railway tracks. Central to the concerns are the extremely complex signal appearance due to highly dispersive and multimodal wave features, restriction on transducer installations, and severe contaminations of ambient noise. It remains a critical yet unsolved problem along with recent attempts to implement SHM in bourgeoning high-speed railway (HSR). By leveraging authors' continued endeavours, an SHM framework, based on actively generated diffuse ultrasonic waves (DUWs) and a benchmark-free condition contrast algorithm, has been developed and deployed via an all-in-one SHM system. Miniaturized lead zirconate titanate (PZT) wafers are utilized to generate and acquire DUWs in long-range railway tracks. Fatigue cracks in the tracks show unique contact behaviours under different conditions of external loads and further disturb DUW propagation. By contrast DUW propagation traits, fatigue cracks in railway tracks can be characterised quantitatively and the holistic health status of the tracks can be evaluated in a real-time manner. Compared with GUW- or AE-based methods, the DUW-driven inspection philosophy exhibits immunity to ambient noise and measurement uncertainty, less dependence on baseline signals, use of significantly reduced number of transducers, and high robustness in atrocious engineering conditions. Conformance tests are performed on HSR tracks, in which the evolution of fatigue damage is monitored continuously and quantitatively, demonstrating effectiveness, adaptability, reliability and robustness of DUW-driven SHM towards HSR applications.
최근 들어, 대규모의 피해를 동반하는 각종 재난, 사고 등이 증가하고 있다. 재난은 불확실성을 지닌 사고로 국민의 생명과 안전, 재산보호 등에 직접적인 영향을 미친다. 따라서, 다양한 재난에 대한 예방, 대응, 복구 등의 안전관리 체계를 구축, 운영하는 것이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 재난 사고에 대한 체계적인 대응을 위해 스마트 환경에서의 실시간 재난 안전 관리 솔루션을 설계하였다. 이를 위해, 스마트 디바이스를 통해 상황실과 유관기관, 전문가 등에게 1:1 또는 1:N 상황 전파를 수행하여 다자간 정보 공유 및 소통으로 신속하고 적절하게 대응할 수 있도록 솔루션을 구성하였다. 즉, 실시간·다자간 HD 영상 송출, 모바일 형식의 보고서 관리, 음성·문자 상황 전파, 위치정보 공유, 녹화 및 이력관리, 보안 등의 기능을 적용한 솔루션을 설계하였다.
강우는 물과 에너지 순환에서 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 두개의 다른 원격탐사 센서를 이용하여 추출한 강우자료의 불확실성 (uncertainty)에 대하여 검토해 보았으며, 이에 의한 오차가 비선형 수치수문모형에서 수문인자(유출)를 모의할 때 어떻게 영향을 미치는가를 살펴보았다. 지상에서 관측된 강우 관측을 이용하여 WSR-88D (NEXRAD)에 의해 추출한 레이더 강우, 그리고 IR (Infrared) 밴드를 기반으로 하는 인공위성 강우관측을 비교 검토하였으며, 세 가지의 서로 다른 강우와 현장에서 측정된 기상자료를 입력 자료로 사용하여, 오프라인 CLM (Community Land Model) 수문모형으로 유출량을 모의하였다. 이 연구에서 물리적 이론을 기반으로 하는 CLM수문 모형의 매개변수는 지표면-대기의 수문반응 (land-atmosphere interaction)을 적절하게 묘사하도록 정의되었다고 가정한다. 다른 원격탐사 센서를 이용하여 추출한 강우자료는 시공간적으로 다른 양상을 보여 주며, 수치모형의 실험 결과는 강우입력의 불확실성이 수문반응의 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 보여준다. 이 연구는 앞으로 우리나라에서 개발 및 활용가능성이 있는 레이더 강우와 인공위성 강우에 대한 사전 지식을 제공하고, 동시에 수치 수문모형을 수행할 때 수문반응의 불확실성에 대한 정보를 제공해 주며, 결국은 기후 변화에 따른 수자원의 재분배를 이해하는데 이바지할 것이다.
본 논문에서는 구동토크의 제약을 갖는 4륜 2자유도 구륜이동로봇의 기구학 및 동력학 모델링과 경로추적을 다룬다. 유도된 기구학 모델을 이용하여 구륜이퐁로봇의 가제어성을 조사한다. 순간일치좌표계와 힘/토크의 전파, 뉴튼의 평형법칙을 이용하여 동려학 모델을 유도한다. 역동력학에 의해 산출된 구동토크가 한계 구동토크를 초과할 경우, time-scaling 기법을 이용하여 기준제적을 수정함으로써 구륜이동로봇이 기준경로를 추적하도록 한다. 제어기는 모델링 불확실성과 측정 잡음 등으로 인하여 발생하는 오차를 보상하도록 설계한다. 또한 본 논문에서 제시된 기법의 유효성을 입증하기 위해 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
In this paper, we introduce an design of multi-output fuzzy neural networks based on Interval Type-2 fuzzy set. The proposed Interval Type-2 fuzzy set-based fuzzy neural networks with multi-output (IT2FS-based FNNm) comprise the network structure generated by dividing the input space individually. The premise part of the fuzzy rules of the network reflects the individuality of the division space for the entire input space and the consequent part of the fuzzy rules expresses three types of polynomial functions with interval sets such as constant, linear, and modified quadratic inference for pattern recognition. The learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons in the consequent part of the fuzzy rules, and it follows a back-propagation algorithm. In addition, in order to optimize the network, the parameters of the network such as apexes of membership functions, uncertainty factor, learning rate and momentum coefficient were automatically optimized by using real-coded genetic algorithm. The proposed model is evaluated with the use of numerical experimentation.
The underlying goal of the present paper is to investigate soil and structural uncertainties on impedance functions and structural response of soil-shallow foundation-structure (SSFS) system using Monte Carlo simulations. The impedance functions of a rigid massless circular foundation resting on the surface of a random soil layer underlain by a homogeneous half-space are obtained using 1-D wave propagation in cones with reflection and refraction occurring at the layer-basement interface and free surface. Firstly, two distribution functions (lognormal and gamma) were used to generate random numbers of soil parameters (layer's thickness and shear wave velocity) for both horizontal and rocking modes of vibration with coefficients of variation ranging between 5 and 20%, for each distribution and each parameter. Secondly, the influence of uncertainties of soil parameters (layer's thickness, and shear wave velocity), as well as structural parameters (height of the superstructure, and radius of the foundation) on the response of the coupled system using lognormal distribution was investigated. This study illustrated that uncertainties on soil and structure properties, especially shear wave velocity and thickness of the layer, height of the structure and the foundation radius significantly affect the impedance functions, and in same time the response of the coupled system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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