Based on the improved first order Taylor interval expansion, a new interval analysis method for the static or dynamic response of the structures with interval parameters is presented. In the improved first order Taylor interval expansion, the first order derivative terms of the function are also considered to be intervals. Combining the improved first order Taylor series expansion and the interval extension of function, the new interval analysis method is derived. The present method is implemented for a continuous beam and a frame structure. The numerical results show that the method is more accurate than the one based on the conventional first order Taylor expansion.
The goal of this study is to evaluate behavior uncertainties of structures by using interval finite element analysis based on interval factor method as a specific non-stochastic tool. The interval finite element method, i.e., interval FEM, is a finite element method that uses interval parameters in situations where it is not possible to get reliable probabilistic characteristics of the structure. The present method solves the uncertainty problems of a 2D solid structure, in which structural characteristics are assumed to be represented as interval parameters. An interval analysis method using interval factors is applied to obtain the solution. Numerical applications verify the intuitive effectiveness of the present method to investigate structural uncertainties such as displacement and stress without the application of probability theory.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.3
no.4
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pp.5-14
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2002
This paper addresses the challenges of dealing with uncertainties based on interval analysis. An interval approach is proposed on the basis of Boundary Selection Method (BSM) for treating systems of linear interval equations in the presence of columnwise dependencies. An iterative procedure is developed for the problem solving where uncertainties are characterized in the form of interval quantities. An applied example is used to illustrate effectiveness and usefulness of the proposed approach. This new method can be applied for such circumstances that involve finite element analysis of structures, inverse dynamic analysis of mechanisms, and worst case design studies in the presence of the uncertainties.
In this paper, a new method to solve the dynamic response problem for structures with interval parameters is presented. It is difficult to obtain all possible solutions with sharp bounds even an optimum scheme is adopted when there are many interval structural parameters. With the interval algorithm, the expressions of the interval stiffness matrix, damping matrix and mass matrices are developed. Based on the matrix perturbation theory and interval extension of function, the upper and lower bounds of dynamic response are obtained, while the sharp bounds are guaranteed by the interval operations. A numerical example, dynamic response analysis of a box cantilever beam, is given to illustrate the validity of the present method.
A new method for solving the uncertain eigenvalue problems of the structures with interval parameters, interval finite element method based on the element, is presented in this paper. The calculations are done on the element basis, hence, the efforts are greatly reduced. In order to illustrate the accuracy of the method, a continuous beam system is given, the results obtained by it are compared with those obtained by Chen and Qiu (1994); in order to demonstrate that the proposed method provides safe bounds for the eigenfrequencies, an undamping spring-mass system, in which the exact interval bounds are known, is given, the results obtained by it are compared with those obtained by Qiu et al. (1999), where the exact interval bounds are given. The numerical results show that the proposed method is effective for estimating the eigenvalue bounds of structures with interval parameters.
In the conventional velocity analysis, the peaks of a semblance panel are picked and the stacking velocities of the peaks are assumed as RMS velocities from which interval velocities are determined. This velocity analysis technique is correct only for horizontal homogeneous layes and incurs error in a layer whose velocity varies laterally. Tediousness of peak picking and error in velocity analysis can be reduced by automatic velocity analysis techniques. An automatic velocity analysis algorithm has been presented in order to improve these problems by considering the stacking velocity from the view point of interval velocity model and by relating the stacking velocity and the interval velocity with the traveltimes. In this paper, we apply the automatic velocity analysis method to simple models having lateral velocity anomaly to verify the effectivenesses and limits of this method. From the results of numerical experiments, we can determine the interval velocites without pickings of the stacking velocities in the one-dimensional velocity analysis and the general patterns of the laterally varying interval velocities appear in the two-dimensional case. However, the interval velocity and the depth of velocity anomaly determined by two-dimensional automatic velocity analysis are somewaht discrepant in those of the theoretical model.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2004.11a
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pp.67-72
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2004
Support vector machine (SVM) has been very successful in pattern recognition and function estimation problems for crisp data. This paper proposes a new method to evaluate interval linear and nonlinear regression models combining the possibility and necessity estimation formulation with the principle of SVM. For data sets with crisp inputs and interval outputs, the possibility and necessity models have been recently utilized, which are based on quadratic programming approach giving more diverse spread coefficients than a linear programming one. SVM also uses quadratic programming approach whose another advantage in interval regression analysis is to be able to integrate both the property of central tendency in least squares and the possibilistic property In fuzzy regression. However this is not a computationally expensive way. SVM allows us to perform interval nonlinear regression analysis by constructing an interval linear regression function in a high dimensional feature space. In particular, SVM is a very attractive approach to model nonlinear interval data. The proposed algorithm here is model-free method in the sense that we do not have to assume the underlying model function for interval nonlinear regression model with crisp inputs and interval output. Experimental results are then presented which indicate the performance of this algorithm.
In this paper, a definition of interval-valued fuzzy regular language (IVFRL) is proposed and their related properties studied. A model of finite automaton (DFA and NDFA) with interval-valued fuzzy transitions is proposed. Acceptance of interval-valued fuzzy regular language by the finite automaton (DFA and NDFA) with interval-valued fuzzy transitions are examined. Moreover, a definition of finite automaton (DFA and NDFA) with interval-valued fuzzy (final) states is proposed. Acceptance of interval-valued fuzzy regular language by the finite automaton (DFA and NDFA) with interval-valued fuzzy (final) states are also discussed. It is observed that, the model finite automaton (DFA and NDFA) with interval-valued fuzzy (final) states is more suitable than the model finite automaton (DFA and NDFA) with interval-valued fuzzy transitions for recognizing the interval-valued fuzzy regular language. In the end, interval-valued fuzzy regular expressions are defined. We can use the proposed interval-valued fuzzy regular expressions in lexical analysis.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.14
no.2
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pp.105-109
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2013
There are the free space model, the direct-path and ground reflected model, Egli model, Okumura-Hata model in the representative propagational models. The measured results at the area of PNG area were used as the experimental data in this paper. The new proposed partial interval analysis method is applied on the measured propagation data in the cellular band. The interval for the analysis is divided from the entire 30 Km distance to 5 Km, and next to 1 Km. The best-fit propagation models are chosen on all partial intervals. The means and standard deviations are calculated for the differences between the measured data and all partial interval models. By using the 5 Km- or 1 Km- partial interval analysis, the standard deviation between the measured data and the partial propagation models was improved more than 1.7 dB.
Recently, nuclear power plant companies have been extending the turbine valve test interval to reduce the potential of the reactor trip accompanied with a turbine valve test and to improve the NPP's economy through the reduction of unexpected plant trip or decreased operation. In these regards, the extension of the test interval for turbine valves was reviewed in detail. The effect on the destructive overspeed probability due to the test interval change of turbine valves is evaluated by Fault Tree Analysis(FTA) method. Even though the test interval of turbine valves is changed from 1 month to 3 months, the analysis result shows that the reliability of turbine over speed protection system meets acceptance criteria of 1.0E-4/yr. This result will be used as the technical basis on the extension of the test interval for turbine valves. In this paper, the propriety of the turbine valve test interval extension is explained through the review on the turbine valve test interval status of turbine overspeed protection system, the analysis on the annual turbine missile frequency and the probability evaluation of the destructive overspeed due to the test interval extension.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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