The Journal of Information Technology and Database
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v.3
no.1
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pp.97-108
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1996
In this paper we obtain several function defined on finite partially ordered sets(posets) which may indicate constraints of comparability on sets of teams(tasks, etc.) for which evaluation is computationally simple, a relatively rare condition in graph-based algorithms. Using these functions a set of numerical coefficients and associated distributions obtained from a computer simulation of certain families of random graphs is determined. From this information estimates may be made as to the actual linearity of complicated posets. Applications of these ideas is to all areas where obtaining rankings from partial information in rational ways is relevant as in, e.g., team_, scaling_, and scheduling theory as well as in theoretical computer science. Theoretical consideration of special and desirable properties of various functions is provided permitting judgment concerning sensitivity of these functions to changes in parameters describing (finite) posets.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.28
no.2
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pp.241-250
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1991
The reliability analysis for web frame of tanker is carried out by the probabilistic finite element method combined with the classical reliability method such as MVFOSM and AFOSM which can be used for calculating the probability of failure for the complicated structures in which the limit state equation is implicitly expressed. As random variables external load, elastic modulus, sectional moment of inertia and field stress are chosen and Parkinson's iteration algorithm in AFOSM is used for reliability analysis. By adding only the covariance data of the random variables to the input data set required for conventional finite element method, the present method can easily calculate the probability of failure at every element end as well as the covariances of structural reponses such as displacements at every element end and member forces at every element, even for the complicated ship structure.
Let {$X_n;n\;\geq\;1$} be a strictly stationary sequence of negatively associated random variables with mean zero and finite variance. Set $S_n\;=\;{\sum}^n_{k=1}X_k$, $M_n\;=\;max_{k{\leq}n}|S_k|$, $n\;{\geq}\;1$. Suppose $\sigma^2\;=\;EX^2_1+2{\sum}^\infty_{k=2}EX_1X_k$ (0 < $\sigma$ < $\infty$). We prove that for any b > -1/2, if $E|X|^{2+\delta}$(0<$\delta$$\leq$1), then $$lim\limits_{\varepsilon\searrow0}\varepsilon^{2b+1}\sum^{\infty}_{n=1}\frac{(loglogn)^{b-1/2}}{n^{3/2}logn}E\{M_n-\sigma\varepsilon\sqrt{2nloglogn}\}_+=\frac{2^{-1/2-b}{\sigma}E|N|^{2(b+1)}}{(b+1)(2b+1)}\sum^{\infty}_{k=0}\frac{(-1)^k}{(2k+1)^{2(b+1)}}$$ and for any b > -1/2, $$lim\limits_{\varepsilon\nearrow\infty}\varepsilon^{-2(b+1)}\sum^{\infty}_{n=1}\frac{(loglogn)^b}{n^{3/2}logn}E\{\sigma\varepsilon\sqrt{\frac{\pi^2n}{8loglogn}}-M_n\}_+=\frac{\Gamma(b+1/2)}{\sqrt{2}(b+1)}\sum^{\infty}_{k=0}\frac{(-1)^k}{(2k+1)^{2b+2'}}$$, where $\Gamma(\cdot)$ is the Gamma function and N stands for the standard normal random variable.
In this research a theoretical and numerical study on a bridge damage detection procedure is presented based on vibration measurements collected from a set of accelerometers. This method, referred to as "Adjoint Variable Method", is a sensitivity-based finite element model updating method. The approach relies on minimizing a penalty function, which usually consists of the errors between the measured quantities and the corresponding predictions attained from the model. Moving mass is an interactive model and includes inertia effects between the model and mass. This interactive model is a time varying system and the proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of the proposed method is illustrated by correct detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparative study on common sensitivity and the proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. In addition various possible sources of error, including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
A method for the dynamical analysis of FE discretized uncertain linear and nonlinear structures is presented. This method is based on the moment equation approach, for which the differential equations governing the response first and second-order statistical moments must be solved. It is shown that they require the cross-moments between the response and the random variables characterizing the structural uncertainties, whose governing equations determine an infinite hierarchy. As a consequence, a closure scheme must be applied even if the structure is linear. In this sense the proposed approach is approximated even for the linear system. For nonlinear systems the closure schemes are also necessary in order to treat the nonlinearities. The complete set of equations obtained by this procedure is shown to be linear if the structure is linear. The application of this procedure to some simple examples has shown its high level of accuracy, if compared with other classical approaches, such as the perturbation method, even for low levels of closures.
In this paper a discrete extended Kalman filter for the tidal prediction has been developed. The filter is based on a set of difference equations derived from the one dimensional shallow water equations using the finite difference scheme proposed by Lax-Wendroff. The filter gives estimates of the water level and water velocity, together with the parameters in the model which essentially have a random character, e.g. bottom friction and wind stress. The estimates are propagated and updated by the filter when the physical circumstances change. The Kalman-filter is applied to field data gathered in the coastal area alon the West Sea and it is shown that the filter gives satisfactory results in forecasting the waterlevels during storm surge periods.
Yoon, Ju Hong;Hwang, Youngbae;Choi, Byeongho;Yoon, Kuk-Jin
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.9
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pp.773-777
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2016
In this paper, a novel multi-object tracking method to track an unknown number of objects is proposed. To handle multiple object states and uncertain observations efficiently, a probability hypothesis density (PHD) filter is adopted and modified. The PHD filter is capable of reducing false positives, managing object appearances and disappearances, and estimating the multiple object trajectories in a unified framework. Although the PHD filter is robust in cluttered environments, it is vulnerable to false negatives. For this reason, we propose to exploit local observations in an RFS of the observation model. Each local observation is generated by using an online trained object detector. The main purpose of the local observation is to deal with false negatives in the PHD filtering procedure. The experimental results demonstrated that the proposed method robustly tracked multiple objects under practical situations.
Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, Goel-Okumoto and Yamada-Ohba-Osaki model was reviewed, proposes the hyper-exponential distribution reliability model, which maked out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method. For model determination and selection, explored goodness of fit (the error sum of squares). The methodology developed in this paper is exemplified with a software reliability random data set introduced by of Weibull distribution (shape 0.1 & scale 1) of Minitab (version 14) statistical package.
Duc-Kien Thai;Thai-Hoan Pham;Duy-Liem Nguyen;Tran Minh Tu;Phan Van Tien
Steel and Composite Structures
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v.49
no.1
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pp.65-79
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2023
This paper presents a development of empirical evaluations, which can be used to evaluate the damage of fiber-reinforced concrete composites (FRC) wall subjected to close-in blast loads. For this development, a combined application of numerical simulation and machine learning approaches are employed. First, finite element modeling of FRC wall under blast loading is developed and verified using experimental data. Numerical analyses are then carried out to investigate the dynamic behavior of the FRC wall under blast loading. In addition, a data set of 384 samples on the damage of FRC wall due to blast loads is then produced in order to develop machine learning models. Second, three robust machine learning models of Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) are employed to propose empirical evaluations for predicting the damage of FRC wall. The proposed empirical evaluations are very useful for practical evaluation and design of FRC wall subjected to blast loads.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.13
no.2
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pp.21-29
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1993
In this paper, a probability-based reliability analysis was proposed based on a finite element method-based random vibration analysis and serviceability limit state of structures. The limit state model defined for the study is a serviceability limit state in terms of the more realistic crack failure that might cause the emission of radioactive materials. The SAP V-2 is used for a three-dimensional finite element analysis of concrete containment structure, and the reliability analysis is carried out by modifying HRAS reliability analysis program for this study. In this study, the load factors for the design of reinforced concrete cointainment structures in Korea are proposed by considering appropriate load combination criteria for design, and the results are compared with the present ASME code. The proposed load factors were proved to be in accordance with a set of code performance objective and showed consistency in the limit state probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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