Recently, the adaptive nonlinear static analysis method has been widely used in the field of performance based earthquake engineering. However, the proposed methods are almost deterministic and cannot directly consider the seismic record uncertainties. In the current study an innovative Stochastic Adaptive Pushover Analysis, called "SAPA", based on equivalent hysteresis system responses is developed to consider the earthquake record to record uncertainties. The methodology offers a direct stochastic analysis which estimates the seismic demands of the structure in a probabilistic manner. In this procedure by using a stochastic linearization technique in each step, the equivalent hysteresis system is analyzed and the probabilistic characteristics of the result are obtained by which the lateral force pattern is extracted and the actual structure is pushed. To compare the results, three different types of analysis have been considered; conventional pushover methods, incremental dynamic analysis, IDA, and the SAPA method. The result shows an admirable accuracy in predicting the structure responses.
International conference on construction engineering and project management
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2005.10a
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pp.980-985
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2005
Since the 1980s, Build-Operate-Transfer and its variations have become a common approach to develop large-scale infrastructure projects. Despite the slight variations in contractual settings, the key issue for all parties concerned is to assess the risks and uncertainties inherent in a project. The risk factors studied and highlighted by past researchers are very diverse. This paper starts with an objective to compare the risk factors in different sectors of infrastructure, and then categorize them into two kinds: general and specific. Following this classification, risk mitigation strategies should be adopted differently at the corporate and project levels. A few short cases have also been used to illustrate the flexible measures or "options" that some project participants have designed to address risks and uncertainties at the two levels.
Park, Kyu Sik;Spencer, B.F.Jr.;Kim, Chun Ho;Lee, In Won
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.5A
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pp.849-859
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2006
This paper presents an extensive robust analysis of a ${\mu}$-controller in the hybrid system for various uncertainties using the benchmark cable-stayed bridge. The overall system robustness may be deteriorated by introducing active devices and the active controller may cause instability due to small margins. Therefore, a ${\mu}$-synthesis method that simultaneously guarantees the performance and stability of the closed-loop system (robust performance) with uncertainties is used for active devices to enhance the robustness in company with the inherent reliability of passive devices. The robustness of the ${\mu}$-synthesis method is investigated with respect to the additional mass on the deck, structural stiffness matrix perturbation, time delay of actuator, and combinations thereof. Numerical simulation results show that the proposed control system has the good robustness without loss of control performances with respect to various uncertainties under earthquakes considered in this study. Furthermore, the control system robustness is more affected by the perturbation of structural stiffness matrix than others considered in this study. Therefore, the hybrid system controlled by a ${\mu}$-synthesis method could be proposed as an improved control strategy for a seismically excited cable-stayed bridge containing many uncertainties.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.31
no.5
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pp.430-436
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2015
Numerical air quality forecasting suffers from the large uncertainties of input data including emissions, boundary conditions, earth surface properties. Data assimilation has been widely used in the field of weather forecasting as a way to reduce the forecasting errors stemming from the uncertainties of input data. The present study aims at evaluating the effect of input data on the air quality forecasting results in Korea when data assimilation was invoked to generate the initial concentrations. The forecasting time was set to 36 hour and the emissions and initial conditions were chosen as tested input parameters. The air quality forecast model for Korea consisting of WRF and CMAQ was implemented for the test and the chosen test period ranged from November $2^{nd}$ to December $1^{st}$ of 2014. Halving the emission in China reduces the forecasted peak value of $PM_{10}$ and $SO_2$ in Seoul as much as 30% and 35% respectively due to the transport from China for the no-data assimilation case. As data assimilation was applied, halving the emissions in China has a negligible effect on air pollutant concentrations including $PM_{10}$ and $SO_2$ in Seoul. The emissions in Korea still maintain an effect on the forecasted air pollutant concentrations even after the data assimilation is applied. These emission sensitivity tests along with the initial condition sensitivity tests demonstrated that initial concentrations generated by data assimilation using field observation may minimize propagation of errors due to emission uncertainties in China. And the initial concentrations in China is more important than those in Korea for long-range transported air pollutants such as $PM_{10}$ and $SO_2$. And accurate estimation of the emissions in Korea are still necessary for further improvement of air quality forecasting in Korea even after the data assimilation is applied.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.30
no.11
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pp.1123-1131
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2008
In this study, measurement uncertainty of instrumental neutron activation analysis was evaluated for ambient As concentration in PM2.5. Expanded uncertainties of the measurements were calculated by applying both ISO-GUM approximation and Monte Carlo Simulation(MCS). The estimate of As concentration on a specific day by the Monte Carlo Simulation differed from that of ISO-GUM approximation by less than 4%. Relative expanded uncertainties of As concentrations from a total number of 60 PM2.5 samples were also estimated to be more or less than 10% with 95% confidence level using the Monte Carlo Simulation. Sensitivity test of the measurement uncertainties showed that $\gamma$-ray counting error(62.3%), efficiency(18.5%), air volume(12.3%), neutron flux(2.3%), and absolute gamma-intensity(1.8%) are major factors of uncertainty variations.
In this work a multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos (MF-NIPC) has been applied to a structural wind engineering problem in architectural design for the first time. In architectural design it is important to design structures that are safe in a range of wind directions and speeds. For this reason, the computational models used to design buildings and bridges must account for the uncertainties associated with the interaction between the structure and wind. In order to use the numerical simulations for the design, the numerical models must be validated by experi-mental data, and uncertainties contained in the experiments should also be taken into account. Uncertainty Quantifi-cation has been increasingly used for CFD simulations to consider such uncertainties. Typically, CFD simulations are computationally expensive, motivating the increased interest in multi-fidelity methods due to their ability to lev-erage limited data sets of high-fidelity data with evaluations of more computationally inexpensive models. Previous-ly, the multi-fidelity framework has been applied to CFD simulations for the purposes of optimization, rather than for the statistical assessment of candidate design. In this paper MF-NIPC method is applied to flow around a rectan-gular 5:1 cylinder, which has been thoroughly investigated for architectural design. The purpose of UQ is validation of numerical simulation results with experimental data, therefore the radius of curvature of the rectangular cylinder corners and the angle of attack are considered to be random variables, which are known to contain uncertainties when wind tunnel tests are carried out. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are solved by a solver that employs the Finite Element Method (FEM) for two turbulence modeling approaches of the incompressible Navier-Stokes equations: Unsteady Reynolds Averaged Navier Stokes (URANS) and the Large Eddy simulation (LES). The results of the uncertainty analysis with CFD are compared to experimental data in terms of time-averaged pressure coefficients and bulk parameters. In addition, the accuracy and efficiency of the multi-fidelity framework is demonstrated through a comparison with the results of the high-fidelity model.
The major purpose of this study is to investigate the impact of environmental uncertainties and logistics resources capabilities mediated by relational norms and logistics services on logistics performance in the industrial products. The 272 data were collected from the key informants who were working at the logistics-related departments in the H Heavy Industries & Construction and HSD Engine. The following results were verified using structural equation modeling. First, environmental uncertainties such as dynamism and heterogeneity unexpectedly had insignificant effects on relational norms such as information exchange and flexibility and logistics services such as product availability and on-time delivery. Second, logistics resource capabilities showed unique effects based upon its component's characteristics. For example, Logistics Information Systems did not have direct impact on logistics services but had indirect effect on logistics services via relational norms. On the other hand, logistics resources such as logistics specific assets and transportation service competencies had direct impact on logistics services but not on relational norms. Third, relational norms between transaction partners significantly affected logistics services but had insignificant effects on logistics performance such as logistics costs reduction and delivery qualities. Fourth, consistent with several studies, excellent logistics services between industrial purchaser and suppliers based upon relational norms did have significant effect on logistics performance such as delivery consistency and delivery qualities. Finally, the empirical results in this study could be strategic logistics management guidelines based upon the theoretical relationships among the environmental uncertainties, logistics information systems, logistics resources, relational norms, logistics services, and logistics performance.
Yi, Jin-Hak;Kim, Sun-Bin;Yoon, Gil-Lim;Andersen, Lars Vabbersgaard
Wind and Structures
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v.21
no.6
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pp.625-639
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2015
Monopiles have been most widely used for supporting offshore wind turbines (OWTs) in shallow water areas. However, multi-member lattice-type structures such as jackets and tripods are also considered good alternatives to monopile foundations for relatively deep water areas with depth ranging from 25-50 m owing to their technical and economic feasibility. Moreover, jacket structures have been popular in the oil and gas industry for a long time. However, several unsolved technical issues still persist in the utilization of multi-member lattice-type supporting structures for OWTs; these problems include pile-soil-interaction (PSI) effects, realization of dynamically stable designs to avoid resonances, and quick and safe installation in remote areas. In this study, the effects of PSI on the dynamic properties of bottom-fixed OWTs, including monopile-, tripod- and jacket-supported OWTs, were investigated intensively. The tower and substructure were modeled using conventional beam elements with added mass, and pile foundations were modeled with beam and nonlinear spring elements. The effects of PSI on the dynamic properties of the structure were evaluated using Monte Carlo simulation considering the load amplitude, scouring depth, and the uncertainties in soil properties.
At both international and national levels, such as in the Rio Declaration and the EU's Fifth Environmental Action Plan, governments have committed themselves to the adoption of the precautionary principle (UNCED 1992, CEC 1992). These commitments mean that the existence of uncertainty in appraising policies and proposals for development should be acknowledged. Uncertainty arise in both the prediction of impacts and in the evaluation of their significance, particularly of those cumulative impacts which are individually insignificant but cumulatively damaging. The EC network of EIA experts, stated at their last meeting in Athens that indirect effects and the treatment of uncertainty are one of the main deficiencies of current EIA practice. Uncertainties in decision-making arise where choices have been made in the development of the policy or proposal, such as the selection of options, the justification for that choice, and the selection of different indicators to comply with different regulatory regimes. It is also likely that a weighting system for evaluating significance will have been used which may be implicit rather than explicit. Those involved in decision-making may employ different tolerances of uncertainty than members of the public, for instance over the consideration of the worst-case scenario. Possible methods for dealing with these uncertainties include scenarios, sensitivity analysis, showing points of view, decision analysis, postponing decisions and graphical methods. An understanding of the development of cumulative environmental impacts affords not only ecologic but also socio-economic investigations. Since cumulative impacts originate mainly in centres of urban or industrial development, in particular an analysis of future growth effects that might possibly be induced by certain development impacts. Not least it is seen as an matter of sustainability to connect this issue with ecological research. The serious attempt to reduce the area of uncertainty in environmental planning is a challenge and an important step towards reliable planning and sustainable development.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.11
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pp.1099-1108
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2017
Data points obtained by conducting repetitive experiments under identical environmental conditions are, theoretically, required to correspond. However, experimental data often display variations due to generated errors or noise resulting from various factors and inherent uncertainties. In this study, an algorithm aiming to determine valid bounds of input variables, representing uncertainties, was developed using probabilistic and statistical methods. Furthermore, a reliability assessment was performed to verify and validate applications of this algorithm using bolt-fastening friction coefficient data in a sample application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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