Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권1호
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pp.45-50
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1996
This paper mainly describes the wind load assumption of 765kV transmission towers. We analyzed wind velocity data a meteorological observatories to get the wind velocity of 50 years return period by using Gumbel I type extreme value distribution. By multi-correlative regression analysis method, wind velocity at no observation site was obtained. Reference dynamics wind pressure map was obtained from above analysis and the wind pressure was classified as three regio in high temperature season.
The common practice to predict the characteristic structural load effects (LEs) in long reference periods is to employ the extreme value theory (EVT) for building limit distributions. However, most applications ignore that LEs are driven by multiple loading events and thus do not have the identical distribution, a prerequisite for EVT. In this study, we propose the composite extreme value modeling approach using clustering to (a) cluster initial blended samples into finite identical distributed subsamples using the finite mixture model, expectation-maximization algorithm, and the Akaike information criterion; (b) combine limit distributions of subsamples into a composite prediction equation using the generalized Pareto distribution based on a joint threshold. The proposed approach was validated both through numerical examples with known solutions and engineering applications of bridge traffic LEs on a long-span bridge. The results indicate that a joint threshold largely benefits the composite extreme value modeling, many appropriate tail approaching models can be used, and the equation form is simply the sum of the weighted models. In numerical examples, the proposed approach using clustering generated accurate extrema prediction of any reference period compared with the known solutions, whereas the common practice of employing EVT without clustering on the mixture data showed large deviations. Real-world bridge traffic LEs are driven by multi-events and present multipeak distributions, and the proposed approach is more capable of capturing the tendency of tailed LEs than the conventional approach. The proposed approach is expected to have wide applications to general problems such as samples that are driven by multiple events and that do not have the identical distribution.
A solar power generator is usually installed outdoors and it is exposed to extreme environments such as snow weight and wind loading. The solar tracker structure should be designed to have sufficient stiffness and strength against such loads. In this paper, simulations are performed by varying the parameters such as wind directions, wind speeds and the pose of the solar panel to evaluate the effects of extreme wind on solar tracker. As the effects of wind load, maximum displacement and maximum equivalent stress in the solar tracker are calculated. Finite element stress analysis is carried out by using the pressure distribution that is obtained by prior wind load analysis due to the flow around the solar tracker. The stress analysis of solar tracker to check and/or improve structural robustness provides some useful instructions for structural design or revision of solar tracker.
This paper discuss the conditionally sampled actual wind pressure distributions causing peak quasi-static wind loads in the large span roofs using the wind pressures at many locations on dome models measured simultaneously in a wind tunnel. The actual extreme pressure distributions are compared itk load-response-correlation (LRC) method and the quasi-steady pressure distributions. Based on the results, the reason for the discrepancy in the LRC pressure distribution and the actual extreme pressure distribution are discussed. Futhermore, a brief discussion is made of the equivalent static wind load estimation for the large span roofs.
Jensen, Jorgen Juncher;Andersen, Ingrid Marie Vincent;Seng, Sopheak
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제6권4호
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pp.1148-1159
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2014
Different procedures for estimation of the extreme global wave hydroelastic responses in ships are discussed. Firstly, stochastic procedures for application in detailed numerical studies (CFD) are outlined. The use of the First Order Reliability Method (FORM) to generate critical wave episodes of short duration, less than 1 minute, with prescribed probability content is discussed for use in extreme response predictions including hydroelastic behaviour and slamming load events. The possibility of combining FORM results with Monte Carlo simulations is discussed for faster but still very accurate estimation of extreme responses. Secondly, stochastic procedures using measured time series of responses as input are considered. The Peak-over-Threshold procedure and the Weibull fitting are applied and discussed for the extreme value predictions including possible corrections for clustering effects.
본 연구에서는 사무실 적재하중을 체계적으로 조사.수집하여 등가등분하중을 산정하였다. 등가등분포하중은 슬래브, 보 기둥등의 부재별로 영향선을 이용하여 분석하였다. 여기에서 하중효과는 보와 슬래브에서는 휨모멘트, 기둥에서는 축력이 고려되었다. 산정된 등가등분포하중 자료로부터 적재하중의 확률적 특성과 영향면적과의 상관관계가 분석되었으며, 다른 하중조사결과와도 비교되었다. 분석된 적재하중의 확률모형을 이용하여 사용기간 동안의 극한값을 산정하였으며, 이 결과는 현행 설계적재하중과 비교되었다. 또한 보다 합리적인 설계적재하중을 결정할 수 있는 기초자료로서 영향면적에 따른 설게하중식을 제안하였다.
In coastal regions, it is common to witness significant damages on low-rise buildings caused by hurricanes and other extreme wind events. These damages start at high pressure zones or weak building components, and then cascade to other building parts. The state-of-the-art in experimental and numerical aerodynamic load evaluation is to assume buildings with intact envelopes where wind acts only on the external walls and correct for internal pressure through separate aerodynamic studies. This approach fails to explain the effect of openings on (i) the external pressure, (ii) internal partition walls; and (iii) the load sharing between internal and external walls. During extreme events, non-structural components (e.g., windows, doors or rooftiles) could fail allowing the wind flow to enter the building, which can subject the internal walls to lateral loads that potentially can exceed their load capacities. Internal walls are typically designed for lower capacities compared to external walls. In the present work, an anticipated damage development scenario is modelled for a four-story building with a stepped gable roof. LES is used to examine the change in the internal and external wind flows for different level of assumed damages (starting from an intact building up to a case with failure in most windows and doors are observed). This study demonstrates that damages in non-structural components can increase the wind risk on the structural elements due to changes in the loading patterns. It also highlights the load sharing mechanisms in low rise buildings.
PURPOSES : This study estimated the load effect of a single heavy truck to develop a live load model for the design and assessment of bridges located on an expressway with a limited truck entry weight. METHODS : The statistical estimation methods for the live load effect acting on a bridge by a heavy vehicle are reviewed, and applications using the actual measurement data for trucks traveling on an expressway are presented. The weight estimation of a single vehicle and its effect on a bridge are fundamental elements in the construction of a live load model. Two statistical estimation methods for the application of extrapolation in a probabilistic study and an additional estimation method that adopts the extreme value theory are reviewed. RESULTS : The proposed methods are applied to the traffic data measured on an expressway. All of the estimation methods yield similar results using the data measured when the weight limit has been relatively well observed because of the rigid enforcement of the weight regulation. On the other hand, when the estimations are made using overweight traffic data, the resulting values differ with the estimation method. CONCLUSIONS : The estimation methods based on the extreme distribution theory and the modified procedure presented in this paper can yield reasonable values for the maximum weight of a single truck, which can be applied in both the design and evaluation of a bridge on an expressway.
Wind speed data from Nepal and adjoining countries have been analyzed to estimate an extreme wind speed climatology for the region. Previously wind speed information for Nepal was adopted from the Indian National Standard and applied to two orographically different regions: above and below 3000 m elevation respectively. Comparisons of the results of this analysis are made with relevant codes and standards. The study confirms that the assigned basic wind speed of 47 m/s for the plains and hills of Nepal (below 3000 m) is appropriate, however, data to substantiate a basic wind speed of 55 m/s above 3000 m is unavailable. Using a composite analysis of 15 geographically similar stations, the study also generated 435 years of annual maxima wind data and fitted them to Type I and Type III extreme value distributions. The results suggest that Type III distribution may better represent the data. The findings are also consistent with predictions made by Holmes and Weller (2002) and to a certain extent those of Sarkar et al. (2014), but lower than the analysis undertaken by Lakshmanan et al. (2009) for northern India. The study also highlights that the use of a load factor of 1.5 on wind load implies lower strength design MRI's of around 260 years compared to the 700 years of ASCE 7-22.
The first-order method for estimating the extreme wind pressure on building envelopes with consideration of the directionality of wind speed and wind pressure is improved to enhance its computational efficiency. In this improved method, the result is obtained directly from the empirical distribution of a random selection of annual maximum wind pressure samples generated by a Monte Carlo method, rather than from the previously utilized extreme wind pressure probability distribution. A discussion of the relationship between the first- and full-order methods indicates that when extreme wind pressures in a non-typhoon climate with a high return period are estimated with consideration of directionality, using the relatively simple first-order method instead of the computationally intensive full-order method is reasonable. The validation of this reasonableness is equivalent to validating two assumptions to improve its computational efficiency: 1) The result obtained by the full-order method is conservative when the extreme wind pressure events among different sectors are independent. 2) The result obtained by the first-order method for a high return period is not significantly affected when the extreme wind speeds among the different sectors are assumed to be independent. These two assumptions are validated by examples in different regions and theoretical derivation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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