여러 가지 진동원으로부터 전파되는 진동으로 인하여 진동폐해민원이 계속적으로 증가하는 추세에 있으나 이에 대한 진동규제기준이 미흡한 상태이다. 진동피해의 예측이나 경감방안을 마련하기 위해서 간편하고 실용적인 진동예측이 절실한 상태이다. 본 연구에서는 Newmark와 Hall이 제시한 증폭계수의 개념을 도입한 응답스펙트럼을 이용하여 쉽게 진동을 예측할 수 있는 기법을 제시하고 그 적용성을 검토하고자 한다. 이를 위하여 운행중인 지하철 구조물 내부 및 지상과 건물에서의 진동을 측정하였으며 제시된 방법으로 분석한 결과 본 방법이 진동예측에 손쉽게 적용될수 있음을 보여 주었다.
The evaluation of torsional effects on multistory buildings remains an open issue, despite considerable research efforts and numerous publications. In this study, a large number of multiple test structures are considered with normally distributed topological attributes, in order to quantify the statistically derived relationships between the torsional criteria and response parameters. The linear regression analysis results, depict that the center of twist and the ratio of torsion (ROT) index proved numerically to be the most reliable criteria for the prediction of the modal rotation and displacements, however the residuals distribution and R-squared derived for the ductility demands prediction, was not constant and low respectively. Thus, the assessment of the torsional parameters' contribution to the nonlinear structural response was investigated using artificial neural networks. Utilizing the connection weights approach, the Center of Strength, Torsional Stiffness and the Base Shear Torque curves were found to exhibit the highest impact numerically, while all the other torsional indices' contribution was investigated and quantified.
This paper presents the wind characteristics of Typhoon Dujuan as measured at a 50 m guyed mast in Hong Kong. The basic wind speed, wind direction and turbulent intensity are studied at two measurement levels of the structure. The power spectral density of the typhoon is compared with the von Karman prediction, and the coherence between wind speeds at the two measurement levels is found to This paper presents the wind characteristics of Typhoon Dujuan as measured at a 50 m guyed mast in Hong Kong. The basic wind speed, wind direction and turbulent intensity are studied at two measurement levels of the structure. The power spectral density of the typhoon is compared with the von Karman prediction, and the coherence between wind speeds at the two measurement levels is found to compare with Davenport's prediction. The effect of typhoon Dujuan on the response of the structure will be discussed in a companion paper (Law, et al. 2006).with Davenport's prediction. The effect of typhoon Dujuan on the response of the structure will be discussed in a companion paper (Law, et al. 2006).
International Journal of Ocean Engineering and Technology Speciallssue:Selected Papers
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제3권1호
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pp.29-34
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2000
This paper proposes a long-term prediction of offshore structures in ocean waves. All short-term statistics is generated by the simulation for all the combinations of significant wave heights and spectral peak periods. The simulation has been tested first on linear system, whose analytic solution is known, to verify if the simulation works accurately. Then the scheme was applied to the nonlinear system. This paper demonstrated that the proposed scheme could be an efficient tool in estimating the response of offshore structures.
Presented is a method to predict strain responses from displacement measurements on a mechanical structure. The method consists of forming a transformation matrix, which is calculated from displacement and strain modal matrices. The modal matrices can be obtained by either finite element analysis or modal testing. One disadvantage of the method is that it requires displacements on all measuring points be measured simultaneously. The strain prediction method is applied to a simple simulated system.
Objective: To evaluate the performance of baseline clinical characteristics and pretherapeutic histogram parameters derived from T2 mapping of the extraocular muscles (EOMs) in the prediction of treatment response to intravenous glucocorticoid (IVGC) therapy for active and moderate-to-severe thyroid-associated ophthalmopathy (TAO) and to investigate the effect of fat-suppression (FS) in T2 mapping in this prediction. Materials and Methods: A total of 79 patients clinically diagnosed with active, moderate-to-severe TAO (47 female, 32 male; mean age ± standard deviation, 46.1 ± 10 years), including 43 patients with a total of 86 orbits in the responsive group and 36 patients with a total of 72 orbits in the unresponsive group, were enrolled. Baseline clinical characteristics and pretherapeutic histogram parameters derived from T2 mapping with FS (i.e., FS T2 mapping) or without FS (i.e., conventional T2 mapping) of EOMs were compared between the two groups. Independent predictors of treatment response to IVGC were identified using multivariable analysis. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed to evaluate the predictive performance of the prediction models. Differences between the models were examined using the DeLong test. Results: Compared to the unresponsive group, the responsive group had a shorter disease duration, lower kurtosis (FS-kurtosis), lower standard deviation, larger 75th, 90th, and 95th (FS-95th) T2 relaxation times in FS mapping and lower kurtosis in conventional T2 mapping. Multivariable analysis revealed that disease duration, FS-95th percentile, and FS-kurtosis were independent predictors of treatment response. The combined model, integrating all identified predictors, had an optimized area under the ROC curve of 0.797, 88.4% sensitivity, and 62.5% specificity, which were significantly superior to those of the imaging model (p = 0.013). Conclusion: An integrated combination of disease duration, FS-95th percentile, and FS-kurtosis was a potential predictor of treatment response to IVGC in patients with active and moderate-to-severe TAO. FS T2 mapping was superior to conventional T2 mapping in terms of prediction.
Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.
본 연구는 원자력발전소에 설치되는 캐비닛형 전기기기의 동적 진동시험 자료를 이용하여 캐비닛의 지진응답을 예측할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 1) 절점질량 이상화 모델에 기반한 등가 지진하중 산정, 2) 진동시험자료에 기반한 캐비닛 구조의 입출력 상태방정식 규명, 3) 산정된 등가지진하중과 규명된 입출력 상태방정식을 사용한 지진응답산정의 과정으로 구성된다. 제안된 기법은 유한요소기법(FEM) 모델 개선(Model Updating)에 기반한 지진응답예측기법에 비하여 모델링 오차가 개입 되지 않는 장점을 가진다. 캐비넷 구조를 이상화한 2차원 프레임 모델과 3차원 상세 모델에 대한 수치검증을 통하여 제안된 기법이 지진응답을 매우 정확하게 예측을 함을 관찰하였고, 측정 노이즈에 대해서도 강인함을 관찰하였다. 추후연구로 실험검증이 요구된다.
Probabilistic Risk Assessment considering statistically random variables is performed for the preliminary design of a Arch Bridge. Component reliabilities of girders have been evaluated using the response surfaces of the design variables at the selected critical sections based on the maximum shear and negative moment locations. Response Surface Method(RSM) is successfully applied for reliability analyses for this relatively small probability of failure of the complex structure, which is hard to be obtained by Monte-Carlo Simulations or by First Order Second Moment Method that can not easily calculate the derivative terms of implicit limit state functions. For the analysis of system reliability, parallel resistance system composed of girders is changed into parallel series connection system. The upper and lower probabilities of failure for the structural system have been evaluated and compared with the suggested prediction method for the combination of failure modes. The suggested prediction method for the combination of failure modes reveals the unexpected combinations of element failures in significantly reduced time and efforts compared with the previous permutation method or system reliability analysis method.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.740-745
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1994
In the actual situation of measuring the environmental noise, it is very often that only the resultant phenomenon fluctuation contaminated by the additional noise of arbitrary distribution type can be observed. Furthermore, the observed data is usually given in a sound level form the purpose of estimating only the undisturbed objective output response, some estimation method is necessary to reasonably remove the effect of the above additional noise. In this paper, first, a mathematical model of arbitrary sound insulation systems is introduced in the form of a linear system on intensity scale, by using the well-known additive property of energy quantities. Next, some estimation method of the output response under the existence of background noise is derived. Then, based on the expression of the above estimation method, a new prediction method of only the output response probability function form for arbitrary sound insulation systems without. a background noise is proposed by use of observed data contaminated by a background noise. Finally, the effectiveness of the proposed method is confirmed experimentally too by applying it to the actual various type sound wall systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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