KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.2
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pp.53-58
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2021
In this paper, an alternative finite memory structure(FMS) smoothing filter is developed for discrete-time state-space model with a control input. To obtain the FMS smoothing filter, unbiasedness will be required beforehand in addition to a performance criteria of minimum variance. The FMS smoothing filter is obtained by directly solving an optimization problem with the unbiasedness constraint using only finite measurements and inputs on the most recent window. The proposed FMS smoothing filter is shown to have intrinsic good properties such as deadbeat and time-invariance. In addition, the proposed FMS smoothing filter is shown to be equivalent to existing FMS filters according to the delay length between the measurement and the availability of its estimate. Finally, to verify intrinsic robustness of the proposed FMS smoothing filter, computer simulations are performed for a temporary model uncertainty. Simulation results show that the proposed FMS smoothing filter can be better than the standard FMS filter and Kalman filter.
The properties of soil are naturally highly variable and thus, to ensure proper safety and reliability, we need to test a large number of samples across the length and depth. In pile foundations, conducting field tests are highly expensive and the traditional empirical relations too have been proven to be poor in performance. The study proposes a state-of-art Particle Swarm Optimization (PSO) hybridized Artificial Neural Network (ANN), Extreme Learning Machine (ELM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS); and comparative analysis of metaheuristic models (ANN-PSO, ELM-PSO, ANFIS-PSO) for prediction of bearing capacity of pile foundation trained and tested on dataset of nearly 300 dynamic pile tests from the literature. A novel ensemble model of three hybrid models is constructed to combine and enhance the predictions of the individual models effectively. The authenticity of the dataset is confirmed using descriptive statistics, correlation matrix and sensitivity analysis. Ram weight and diameter of pile are found to be most influential input parameter. The comparative analysis reveals that ANFIS-PSO is the best performing model in testing phase (R2 = 0.85, RMSE = 0.01) while ELM-PSO performs best in training phase (R2 = 0.88, RMSE = 0.08); while the ensemble provided overall best performance based on the rank score. The performance of ANN-PSO is least satisfactory compared to the other two models. The findings were confirmed using Taylor diagram, error matrix and uncertainty analysis. Based on the results ELM-PSO and ANFIS-PSO is proposed to be used for the prediction of bearing capacity of piles and ensemble learning method of joining the outputs of individual models should be encouraged. The study possesses the potential to assist geotechnical engineers in the design phase of civil engineering projects.
Kim, Yongchan;Kim, Youngran;Hwang, Seonghwan;Kim, Dongkyun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.12
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pp.1115-1124
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2022
The impact of climate change on water resources was evaluated for Chungju Dam and Soyang-gang Dam basins by constructing an integrated modeling framework consisting of a dam inflow prediction model based on the Variable Infiltration Capacity (VIC) model, a distributed hydrologic model, and an LSTM based dam outflow prediction model. Considering the uncertainty of future climate data, four models of CMIP6 GCM were used as input data of VIC model for future period (2021-2100). As a result of applying future climate data, the average inflow for period increased as the future progressed, and the inflow in the far future (2070-2100) increased by up to 22% compared to that of the observation period (1986-2020). The minimum value of dam discharge lasting 4~50 days was significantly lower than the observed value. This indicates that droughts may occur over a longer period than observed in the past, meaning that citizens of Seoul metropolitan areas may experience severe water shortages due to future droughts. In addition, compared to the near and middle futures, the change in water storage has occurred rapidly in the far future, suggesting that the difficulties of water resource management may increase.
Purpose: Seismic safety evaluation of a curved bridge must be performed since the curved bridges exhibit the complex behavior rather than the straight bridges, due to geometrical characteristics. In order to conduct the probabilistic seismic assessment of the curved bridge, Seismic fragility evaluation was performed using the uncertainty of the steel material properties of a curved bridge girde, in this study. Method: The finite element (FE) model using ABAQUS platform of the curved bridge girder was constructed, and the statistical parameters of steel materials presented in previous studies were used. 100 steel material models were sampled using the Latin Hypercube Sampling method. As an input ground motion in this study, seismic fragility evaluation was performed by the normalized scale of the Gyeongju earthquake to 0.2g, 0.5g, 0.8g, 1.2g, and 1.5g. Result: As a result of the seismic fragility evaluation of the curved girder, it was found that there was no failure up to 0.03g corresponding to the limit state of allowable stress design, but the failure was started from 0.11g associated with using limit state design. Conclusion: In this study, seismic fragility evaluation was performed considering steel materials uncertainties. Further it must be considered the seismic fragility of the curved bridge using both the uncertainties of input motions and material properties.
Soil hydraulic properties such as hydraulic conductivity or water retention which are costly to measure can be indirectly generated by soil pedotransfer function (PTF) using easily obtainable soil data. The field soil structure description which is routinely recorded could also be used in PTF as an input to reduce the uncertainty. The purposes of this study were to use qualitative morphological soil structure descriptions and soil structural index into PTF and to evaluate their contribution in the prediction of soil hydraulic properties. We transformed categorical morphological descriptions of soil structure into quantitative values using categorical principal component analysis (CATPCA). This approach was tested with a large data set from the US National Pedon Characterization database with the aid of a categorical regression tree analysis. Six different PTFs were used to predict the saturated hydraulic conductivity and those results were averaged to quantify the uncertainty. Quantified morphological description was successively used in multiple linear regression approach to predict the averaged ensemble saturated conductivity. The selected stepwise regression model with only the transformed morphological variables and structural index as predictors predicted the $K_{sat}$ with $r^2$ = 0.48 (p = 0.018), indicating the feasibility of CATPCA approach. In a regression tree analysis, soil structure index and soil texture turned out to be important factors in the prediction of the hydraulic properties. Among structural descriptions size class turned out to be an important grouping parameter in the regression tree. Bulk density, clay content, W33 and structural index explained clusters selected by a two step clustering technique, implying the morphologically described soil structural features are closely related to soil physical as well as hydraulic properties. Although this study provided relatively new method which related soil structure description to soil structure index, the same approach should be tested using a datasets containing the actual measurement of hydraulic properties. More insight on the predictive power of soil structure index to estimate hydraulic properties would be achieved by considering measured the saturated hydraulic conductivity and the soil water retention.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.19
no.6
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pp.293-302
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2015
ASCE 4 requires that a hard stop be built around the seismic isolation system in nuclear power plants. In order to maintain the function of the isolation system, this hard stop is required to have clearance-to-stop, which should be no less than the 90th-percentile displacements for 150% Design Basis Earthquake (DBE) shaking. Huang et al. calculated clearance-to-stop by using a Latin Hypercube Sampling technique, without considering the rocking behavior of the isolated structure. This paper investigates the effects on estimation of clearance-to-stop due to 1) rocking behavior of the isolated structure and 2) sampling technique for considering the uncertainties of isolation system. This paper explains the simplified analysis model to consider the rocking behavior of the isolated structure, and the input earthquakes recorded at Diablo Canyon in the western United States. In order to more accurately approximate the distribution tail of the horizontal displacement in the isolated structure, a modified Latin Hypercube Sampling technique is proposed, and then this technique was applied to consider the uncertainty of the isolation system. Through the use of this technique, it was found that rocking behavior has no significant effect on horizontal displacement (and thus clearance-to-stop) of the isolated structure, and the modified Latin Hypercube Sampling technique more accurately approximates the distribution tail of the horizontal displacement than the existing Latin Hypercube Sampling technique.
In this paper, we present a full digital control scheme which controls currents and speed of the permanent magnet AC servo motor with large range of bandwidth and high performance. The current equations of the permanent magnet AC servo motor are linearized by feedback linearization technique. Both acceleration feedforward terms and IP controllers, whose gains are functions of motor speed, are used in order to control motor currents. In addition the phase delays in current control loops are compensated by placing phase lead-lag compensators after current commands, which make it possible to avoid high gains in the current controllers. Unity power factor can be achieved by the proposed current controller. Pulsewidth modulation is performed by way of the well-known comparison with a triangular carrier signals. The velocity controller is designed on the basis of the linearized model of the permanent magnet AC servo motor by the proposed current controller. The performance of the entire control system is analyzed in the presence of uncertainty in the motor parameters. The proposed control scheme is implemented using the digital signal processor-based controller composed of an Analog Device ADSP 2111 and a NEC78310. The pulsewidth modulation (PWM) signals are generated through a custom IC, SAMSUNG-PWM1, which has the outputs of current controllers as input. The experimental results show that the permanent magnet AC servo motor can be always driven with high dynamic performance by the proposed full digital control scheme of motor speed and motor current.
The purpose of this study is to analyse the characteristics of Manning's roughness coefficient according to change of discharge by using observed data obtained from a stable gravel-bed river and to investigate the applicability of the relevant existing empirical methods to it. Observed water level and discharge data are used as input data for the USGS computer program NCALC model for calculation of the roughness coefficient. Calculated values are compared with roughness values which are estimated with four widely used methods. The results show that though the empirical methods are able to give similar roughness values only for flood flow, they seem to have rather high uncertainty because of necessity of subjective judgement and differences of resultant values. Roughness coefficients for normal-low flow cannot be estimated from the existing empirical formulae. Especially, using the Manning equation for calculating them should be careful as this provides a wide range of estimated values in normal-low flow. The relations between the roughness coefficient and characteristic size of bed materials are different from them in flood flow even though they have a close relations.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.7
no.1
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pp.31-40
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2003
Due to the random nature of earthquake, the definition of the input excitation is one of the major uncertainties in the seismic response analysis. Furthermore, ground motions that correspond to a limited number of design parameters are not unique. Consequently, a brood range of response values can be obtained even with a set of motions, which match the same target parameters. The paper presents a practical probabilistic approach that can be used to systematically model the stochastic nature of seismic loading. The new approach is based on energy-based RMS hazard and takes account for the uncertainties of key ground motion parameters. The simulations indicate that the new RMS procedure is particularly useful for the rigorous probabilistic seismic response analysis, since the procedure is suitable for generation of large number of hazard-compatible motions, unlike the conventional procedure that aim to generate a small number of motions.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.8
no.5
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pp.71-79
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2007
It is common that the analysis of VE/LCC is performed in design phase of quay wall structures. The analysis is mainly executed based on experience and engineering sense of expert considering the selection of construction method, construction and maintenance cost. Recently there are increasing demands on the analysis that includes uncertainty and vulnerability of input parameters, for this purpose, fuzzy reliability based probabilistic VE/LCC analysis model for quay wall structures is suggested. In VE/LCC analysis for quay wall structures, the application of probabilistic analysis method give very similar results compare with those of deterministic analysis method. It is anticipated that the methodology proposed in this paper can also be utilized in the design and maintenance phase of other facilities where decision making is made for the probabilistic life cycle cost and value analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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