Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.31
no.1
s.256
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pp.55-61
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2007
Recently simulation model becomes an essential tool for analysis and design of a system but it is often expensive and time consuming as it becomes complicate to achieve reliable results. Therefore, high-fidelity simulation model needs to be replaced by an approximate model, the so-called metamodel. Metamodeling techniques include 3 components of sampling, metamodel and validation. Cross-validation approach has been proposed to provide sequnatially new sample point based on cross-validation error but it is very expensive because cross-validation must be evaluated at each stage. To enhance the cross-validation of metamodel, sequential sampling method using candidate points and representative cross-validation is proposed in this paper. The candidate and representative cross-validation approach of sequential sampling is illustrated for two-dimensional domain. To verify the performance of the suggested sampling technique, we compare the accuracy of the metamodels for various mathematical functions with that obtained by conventional sequential sampling strategies such as maximum distance, mean squared error, and maximum entropy sequential samplings. Through this research we team that the proposed approach is computationally inexpensive and provides good prediction performance.
The fire resistance of composite steel and concrete structures may be determined by using the simplified methods provided in EN 1994-1-2. For the particular situations not covered by the standard, an advanced calculation model might be applied, using special purpose programs for the analysis of structures in fire. The validation of these programs has always been an important issue for software developers, but also for designers and authorities. Clause 4.4.4 from EN 1994-1-2 refers to the validation of the advanced calculation models and states that these models must be validated through relevant test results. The paper presents the calculation of fire resistance of the composite columns in a high-rise building built in Romania, and focusses on the validation of the calculation model (computer program SAFIR), for this particular case. This validation, asked by the Romanian authorities, considers the available experimental results of a fire test, performed on a similar composite steel-concrete column.
As most systems get more complicated, system analysis using simulation has been taken notice of. One of the core parts of simulation analysis is validation of a simulation model, and we can identify how well the simulation model represents the real system with this validation process. The difference between input data of two systems has an effect on the comparison between a simulation model and a real system at validation stage, and the result with such difference is not enough to ensure high credibility of the model. Accordingly, in this paper, we construct a model based on Trace-driven simulation which uses identical input data with the real system. On the other hand, to validate a model by each class, not by an unique statistic, we validate the model using a metric transformed from F-measure which estimates performance of a classifier in data mining field. Finally, this procedure enables precise validation process of a model, and it helps modification by offering feedback at the validation phase.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.379-382
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2010
This study proposes a way to validate BIM data quality in BIM applications. Solibri model checker is adopted as a module development platform, which is based on Java programming language. The platform makes application developers implement BIM model checker for their own purpose. This study has developed a BIM validation module for circulation analysis of building design. The validation module enables end-users to automatically detect data corrupted or not defined. In case studies, the module found that an IFC file generated from a BIM software has wrong relation information between a space and boundary elements. A building model should satisfy modeling requirements and then domain users can get analysis results. The BIM data validation module needs to be developed in each BIM application domain.
In this study, some of the model verification results of STREAM (Spatio-Temporal River-basin Ecohydrology Analysis Model), a newly-developed hybrid watershed model, are presented for the runoff processes of nonpoint source pollution. For verification study of STREAM, the model was applied to a test watershed and a sensitivity analysis was also carried out for selected parameters. STREAM was applied to the Mankyung River Watershed to review the applicability of the model in the course of model calibration and validation against the stream flow discharge, suspended sediment discharge and some water quality items (TOC, TN, TP) measured at the watershed outlet. The model setup, simulation and data I/O modules worked as designed and both of the calibration and validation results showed good agreement between the simulated and the measured data sets: NSE over 0.7 and $R^2$ greater than 0.8. The simulation results also include the spatial distribution of runoff processes and watershed mass balance at the watershed scale. Additionally, the irrigation process of the model was examined in detail at reservoirs and paddy fields.
Tasiopoulou, Panagiota;Taiebat, Mahdi;Tafazzoli, Nima;Jeremic, Boris
Coupled systems mechanics
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v.4
no.1
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pp.37-65
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2015
Modeling and simulation of mechanical response of infrastructure object, solids and structures, relies on the use of computational models to foretell the state of a physical system under conditions for which such computational model has not been validated. Verification and Validation (V&V) procedures are the primary means of assessing accuracy, building confidence and credibility in modeling and computational simulations of behavior of those infrastructure objects. Validation is the process of determining a degree to which a model is an accurate representation of the real world from the perspective of the intended uses of the model. It is mainly a physics issue and provides evidence that the correct model is solved (Oberkampf et al. 2002). Our primary interest is in modeling and simulating behavior of porous particulate media that is fully saturated with pore fluid, including cyclic mobility and liquefaction. Fully saturated soils undergoing dynamic shaking fall in this category. Verification modeling and simulation of fully saturated porous soils is addressed in more detail by (Tasiopoulou et al. 2014), and in this paper we address validation. A set of centrifuge experiments is used for this purpose. Discussion is provided assessing the effects of scaling laws on centrifuge experiments and their influence on the validation. Available validation test are reviewed in view of first and second order phenomena and their importance to validation. For example, dynamics behavior of the system, following the dynamic time, and dissipation of the pore fluid pressures, following diffusion time, are not happening in the same time scale and those discrepancies are discussed. Laboratory tests, performed on soil that is used in centrifuge experiments, were used to calibrate material models that are then used in a validation process. Number of physical and numerical examples are used for validation and to illustrate presented discussion. In particular, it is shown that for the most part, numerical prediction of behavior, using laboratory test data to calibrate soil material model, prior to centrifuge experiments, can be validated using scaled tests. There are, of course, discrepancies, sources of which are analyzed and discussed.
Mezquida-Alcaraz, Eduardo J.;Navarro-Gregori, Juan;Lopez, Juan Angel;Serna-Ros, Pedro
Computers and Concrete
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v.23
no.1
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pp.11-23
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2019
Nowadays, the characterization of Ultra-High Performance Fiber-Reinforced Concrete (UHPFRC) tensile behavior still remains a challenge for researchers. For this purpose, a simplified closed-form non-linear hinge model based on the Third Point Bending Test (ThirdPBT) was developed by the authors. This model has been used as the basis of a simplified inverse analysis methodology to derive the tensile material properties from load-deflection response obtained from ThirdPBT experimental tests. In this paper, a non-linear finite element model (FEM) is presented with the objective of validate the closed-form non-linear hinge model. The state determination of the closed-form model is straightforward, which facilitates further inverse analysis methodologies to derive the tensile properties of UHPFRC. The accuracy of the closed-form non-linear hinge model is validated by a robust non-linear FEM analysis and a set of 15 Third-Point Bending tests with variable depths and a constant slenderness ratio of 4.5. The numerical validation shows excellent results in terms of load-deflection response, bending curvatures and average longitudinal strains when resorting to the discrete crack approach.
Objective: To determine whether noncontrast computed tomography (NCCT) models based on multivariable, radiomics features, and machine learning (ML) algorithms could further improve the discrimination of early hematoma expansion (HE) in patients with spontaneous intracerebral hemorrhage (sICH). Materials and Methods: We retrospectively reviewed 261 patients with sICH who underwent initial NCCT within 6 hours of ictus and follow-up CT within 24 hours after initial NCCT, between April 2011 and March 2019. The clinical characteristics, imaging signs and radiomics features extracted from the initial NCCT images were used to construct models to discriminate early HE. A clinical-radiologic model was constructed using a multivariate logistic regression (LR) analysis. Radiomics models, a radiomics-radiologic model, and a combined model were constructed in the training cohort (n = 182) and independently verified in the validation cohort (n = 79). Receiver operating characteristic analysis and the area under the curve (AUC) were used to evaluate the discriminative power. Results: The AUC of the clinical-radiologic model for discriminating early HE was 0.766. The AUCs of the radiomics model for discriminating early HE built using the LR algorithm in the training and validation cohorts were 0.926 and 0.850, respectively. The AUCs of the radiomics-radiologic model in the training and validation cohorts were 0.946 and 0.867, respectively. The AUCs of the combined model in the training and validation cohorts were 0.960 and 0.867, respectively. Conclusion: NCCT models based on multivariable, radiomics features and ML algorithm could improve the discrimination of early HE. The combined model was the best recommended model to identify sICH patients at risk of early HE.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.24
no.12
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pp.1625-1634
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2000
Verification of measurements is required for precise evaluation of turbine cycle performance in nuclear power plant. We assumed that initial acceptance data and design data of the plant could provide correlation information between performance data. The data can be used as sample sets for the correct estimation model of measurement value. The modeling was done practically by using regression model based on plant design data, plant acceptance data and verified plant performance data of domestic nuclear power plant. We can construct more robust performance analysis system for an operation nuclear power plant with this validation scheme.
The purpose of this study is to develop the model of course evaluation design for CEA(Course-Embedded Assessment), which is focused on course level for assessment reliability. This study was conducted by the process of model development and validation according to Richey & Klein(2007)'s model development methodology. The model of this study was comprised with the three steps of learning objectives based on course outcome, assessment design and goal achievement analysis of course, which were explained by specific design principles. Also, this model was validated by two steps, which one was on the inner validation and the other was the outer validation(Richey & Klein, 2007). Considerations for designing the model of course evaluation have been suggested and a few implications were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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