A practical methodology to detect and localm da~nagc in rcinforced concrete structures by
utilizing modal response parameters of as built and tiamaged states is presented. First, a damage
detection algorithm which yields information on the, location of damage directly from changes in
mode shapes of structures is outlined. Next, the algorithm is implemented to detec and localize
damage in a real, 1 1/3 scale, reinforced concrete structure. A set of pre-damage and post damage modal parameters are used for I he damage detection exercise. The results of the damage prediction show that the proposed algorithm can correctly locate the damage inflicted in the test structure.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.2
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pp.339-348
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2017
One of the major issues of statistical process control for variables data is monitoring both the mean and the standard deviation. The traditional approach to monitor these parameters is to simultaneously use two seperate control charts. However there have been some works on developing a single chart using a single plotting statistic for joint monitoring, and it is claimed that they are simpler and may be more appealing than the traditonal one from a practical point of view. When using these control charts for variables data, estimating in-control parameters and checking the normality assumption are the very important step. Nonparametric Shewhart-Lepage chart, proposed by Mukherjee and Chakraborti (2012), is an attractive option, because this chart uses only a single control statistic, and does not require the in-control parameters and the underlying continuous distribution. In this paper, we introduce the Shewhart-Lepage chart, and propose the design procedure to find the optimal diagnosis limits when the location and the scale parameters change simultaneously. We also compare the efficiency of the proposed method with that of Mukherjee and Chakraborti (2012).
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.5
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pp.435-444
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2012
Although the multi-scale map database should be constructed for the web map services and location-based services, much part of generation process is based on the manual editing. In this study, the map generalization methodology for automatic construction of multi-scale database from the primary data is proposed. Moreover, the generalization methodology is applied to the real map data and the prototype of multi-scale map dataset is generated. Among the generalization operators, selection/elimination, simplification and amalgamation/aggregation is applied in organized manner. The algorithm and parameters for generalization is determined experimentally considering T$\ddot{o}$pfer's radical law, minimum drawable object of map and visual aspect. The target scale level is five(1:1,000, 1:5,000, 1:25,000, 1:100,000, 1:500,000) and for the target data, new address data and digital topographic map is used.
Objective : Hydrocephalus is one of the major complications following spontaneous subarachnoid hemorrhage (SAH). However, the risk factors of the hydrocephalus after SAH are not still well known. This study was focused on verification of the causal relationships between the development of hydrocephalus and SAH. Methods : The patients who developed hydrocephalus after rupture of aneurysms were studied. To obtain prognostic factors regarding to hydrocephalus, several parameters such as age, sex, hypertension, location of aneurysm, existence of intraventricular hemorrhage (IVH) and intracerebral hemorrhage (ICH), Glasgow coma scale (GCS), Hunt-Hess SAH classification & Fisher Grade on admission and the ratio of frontal harn of lateral ventricle diameter to skull inner table diameter at this level (FH/ID) were studied retrospectively. Results : The development of hydrocephalus following SAH is multifactorial. The age, IVH, FH/ID ratio were related to hydrocephalus in analysis. There is a low clinical correlation between sex, hypertension, location of aneurysm, existence of ICH, GCS, Hunt-Hess SAH classification, Fisher Grade on admission and hydrocephalus. Conclusion : Knowledge on risk factors related to the occurrence of hydrocephalus may help guide neurosurgeons in the long-term care of patients who have experienced aneurysmal SAH.
In the present paper, a method for identifying damage in a multi storeyed shear building structure is presented using minimum number of modal parameters of the structure. A damage at any level of the structure may lead to a major failure if the damage is not attended at appropriate time. Hence an early detection of damage is essential. The proposed identification methodology requires experimentally determined sparse modal data of any particular mode as input to detect the location and extent of damage in the structure. Here, the first natural frequency and corresponding partial mode shape values are used as input to the model and results are compared by changing the sensor placement locations at different floors to conclude the best location of sensors for accurate damage identification. Initially experimental data are simulated numerically by solving eigen value problem of the damaged structure with inclusion of random noise on the vibration characteristics. Reliability of the procedure has been demonstrated through a few examples of multi storeyed shear structure with different damage scenarios and various noise levels. Validation of the methodology has also been done using dynamic data obtained through experiment conducted on a laboratory scale steel structure.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.12
no.1
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pp.75-82
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2000
This paper presents the predicted results by CFD technique of air flow and contaminant distribution in a full-scale kitchen opened to a living room, ventilated by a exhaust hood. To analyze the characteristics of the indoor environment, the concept of contaminant index was defined. In this study, the locations of the gas range and the window were chosen as the parameters to investigate the indoor environment. The values of the contaminant index for several layout of the gas range and the window were calculated and compared. When the gas range is installed along the wall with specified window location, its position in relation to the wall has unnoticed effect on contaminant infer. Once the location of the gas range is fixed, the indoor air quality may deteriorate by the proximity of the window to the gas range. This is due to the shorter distance that external fresh air must travel within the kitchen before it reaches the exhaust fan.
This article is concerned with the goodness - of - fit test for exponentiality when both the scale and location parameters are unknown. A test procedure based on the $L_1$-norm of discrepancy between the cumulative distribution function and the empirical distribution function is proposed, and the critical values of the test statistic are obtained by Monte Carlo simulations. Also the null distributions of the proposed test statistic are presented for small sample sizes. The power of tests under certain alternative distributions is investigated to compare the proposed test statistic with the well-known EDF test statistics. Our Monte Carlo power studies reveal that the proposed test statistic has good power properties, for moderate-to-large sample sizes, in comparison to other statistics although it is a conservative test.
The characteristics of the parameters for the probability distribution of fatigue crack growth life, using the non-Gaussian random process simulation method is investigated. In this paper, the material resistance to fatigue crack growth is treated as a spatial random process, which varies randomly on the crack surface. Using the previous experimental data, the crack length equals the number of cycle curves that are simulated. The results are obtained for constant stress intensity factor range conditions with stress ratios of R=0.2, three specimen thickness of 6, 12 and 18mm, and the four stress intensity level. The probability distribution function of fatigue crack growth life seems to follow the 3-parameter Wiubull,, showing a slight dependence on specimen thickness and stress intensity level. The shape parameter, $\alpha$, does not show the dependency of thickness and stress intensity level, but the scale parameter, $\beta$, and location parameter, ${\gamma}$, are decreased by increasing the specimen thickness and stress intensity level. The slope for the stress intensity level is larger than the specimen thickness.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2002.10a
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pp.301-306
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2002
The characteristics of parameters for the probability distribution of fatigue crack growth lives by the non-Gaussian random process simulation method is investigated. In this paper, the material resistance to fatigue crack growth is treated as a spatial random process, which varies randomly on the crack surface. Using the previous experimental data, the crack length - the number of cycles curves are simulated. The results are obtained for constant stress intensity factor range conditions with stress ratio of R=0.2, three specimen thickness of 6, 12 and 18mm, and the four stress intensity level. The probability distribution function of fatigue crack growth lives seems to follow the 3-parameter Wiubull and shows a slight dependence on specimen thickness and stress intensity level. The shape parameter, ${\alpha}$, does not show the dependency of thickness and stress intensity level, but the scale parameter, ${\beta}$, and location parameter, ${\upsilon}$, are decreased by increasing the specimen thickness and stress intensity level. The slope for the stress intensity level is larger than the specimen thickness.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.5
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pp.431-443
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2019
Goodness-of-fit techniques are an important topic in statistical analysis. Censored data occur frequently in survival experiments; therefore, many studies are conducted when data are censored. In this paper we mainly consider test statistics based on the empirical distribution function (EDF) to test normal distributions with unknown location and scale parameters when data are randomly censored. The most famous EDF test statistic is the Kolmogorov-Smirnov; in addition, the quadratic statistics such as the $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises and the Anderson-Darling statistic are well known. The $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises statistic is generalized to randomly censored cases by Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976). In this paper, we generalize the Anderson-Darling statistic to randomly censored data using the Kaplan-Meier estimator as it was done by Koziol and Green. A simulation study is conducted under a particular censorship model proposed by Koziol and Green. Through a simulation study, the generalized Anderson-Darling statistic shows the best power against almost all alternatives considered among the three EDF statistics we take into account.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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