In this study, we analyzed the sensitivity of parameters which affect the result of ILLUDAS model, in the various rainfall conditions. The three basins including Namgaja, Kings creek, Gray haven were selected for this research. The rainfall conditions are considered in terms of the rainfall frequency, the duration and the distribution. In most cases, the impermeability area ratio, the sewer slope, and the sewer roughness coefficient give more significant effects on the results than others. The results show that as increasing the rainfall frequency, the sensitivity of the parameters, sewer slope and roughness coefficient are rised, while the impermeability area ratio is decreasing. And also, for the duration of rainfall, the impermeability area ratio's sensitivity shows similar tendency. In case of the rainfall distribution, the parameters of the sewer roughness and the impermeability area ratio show more sensitive in Huff distribution. Especially, The impermeability area ratio is the most sensitive parameter in Central blocking and Yen & Chow distributions respectively.
Spinning mechanism is generally used in coasting process on grass plates. Rebounding PR(Photo Resist) which leads to occur inferiority of coating process is caused by vibrational energy of whole coating system. In this study, the sensitivity analysis is performed to analyze and reduce vibrational terms in the spin coating system. The sensitivity analysis is bared on the numerical expression of this system. By the bond graph method. power flow of each system is represented by some basic bond graph elements. Any energy domain system is modeled using the unified elements. The modelled spin coater system is verified with power spectrum data measured by FFT analyzer. As the results of verifying model parameters and sensitivity analysis, principal factors causing vibration phenomenon are mentioned. A study on vibration method in the spin coating system is discussed.
A linear quarter model of a vehicle suspension system is built and simulated. Especially the so-called sensitivity analysis is conducted in order to show its applicability to design problems, and sensitivity function is determined in the frequency domain. The change of frequency response function is predicted, which depends on the design parameter variation and the property is verified by computer simulation. Typical performance measures, namely, sprung mass acceleration, suspension deflection, and tire deflection are examined. The vehicle model is analyzed for ist performance sensitivity as a function of the system's feedback gains. The variable feedback gains are selected as the spring and damping coefficients. Frequency response, RMS response, and performance index of the performance evaluation variables are considered and three-dimensional and contour plots of response surfaces are formed to examine output sensitivity to suspension feedback. Performance trade-offs over the entire frequency spectrum are identified from the FRF, and that between ride quality and handling characteristics are examined from the RMS responses.
Purpose: CLIMEX, a species distribution modeling tool, includes various types of parameters representing climatic conditions; the estimation of these parameters directly determines the model accuracy. In this study, we investigated the sensitivity of parameters for the climatic suitability calculated by CLIMEX for Metcalfa pruinosa in South Korea. Methods: We first changed 12 parameters and identified the three significant parameters that considerably affected the CLIMEX simulation response. Results: The result indicated that the simulation was highly sensitive to changes in lower optimal temperatures, lower soil moisture thresholds, and cold stress accumulation rate based on the sensitivity index, suggesting that these were the fundamental parameters to be used for fitting the simulation into the actual distribution. Conclusion: Sensitivity analysis is effective for estimating parameter values, and selecting the most important parameters for improving model accuracy.
The design sensitivity analysis of Zwicker's loudness with respect to structural sizing design variables is developed. The loudness sensitivity in the critical band is composed of two equations, the derivative of main specific loudness with respect to 1/3-oct band level and global acoustic design sensitivities. The main specific loudness is calculated by using FEM, BEM tools. i.e. MSC/NASTRAN and SYSNOISE. And global acoustic sensitivity is calculated by combining acoustic and structural sensitivity using the chain rule. Structural sensitivity is obtained by using semi-analytical method and acoustic sensitivity is implemented numerically using the boundary element method. For sensitivity calculation, sensitivity analyzer of loudness (SOLO), in-house program is developed. A 1/4 scale car cavity model is optimized to show the effectiveness of the proposed method.
Ho, Long V.;Khatir, Samir;Roeck, Guido D.;Bui-Tien, Thanh;Wahab, Magd Abdel
Smart Structures and Systems
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제26권4호
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pp.451-468
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2020
Although model updating has been widely applied using a specific optimization algorithm with a single objective function using frequencies, mode shapes or frequency response functions, there are few studies that investigate hybrid optimization algorithms for real structures. Many of them did not take into account the sensitivity of the updating parameters to the model outputs. Therefore, in this paper, optimization algorithms and sensitivity analysis are applied for model updating of a real cable-stayed bridge, i.e., the Kien bridge in Vietnam, based on experimental data. First, a global sensitivity analysis using Morris method is employed to find out the most sensitive parameters among twenty surveyed parameters based on the outputs of a Finite Element (FE) model. Then, an objective function related to the differences between frequencies, and mode shapes by means of MAC, COMAC and eCOMAC indices, is introduced. Three metaheuristic algorithms, namely Gravitational Search Algorithm (GSA), Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) and hybrid PSOGSA algorithm, are applied to minimize the difference between simulation and experimental results. A laboratory pipe and Kien bridge are used to validate the proposed approach. Efficiency and reliability of the proposed algorithms are investigated by comparing their convergence rate, computational time, errors in frequencies and mode shapes with experimental data. From the results, PSO and PSOGSA show good performance and are suitable for complex and time-consuming analysis such as model updating of a real cable-stayed bridge. Meanwhile, GSA shows a slow convergence for the same number of population and iterations as PSO and PSOGSA.
In this paper, a modified sensitivity control for the semi-active suspension system with a magneto-rheological (MR) damper is investigated. A 2-d.o.f quarter-car model together with a 6th order polynomial model for the MR damper is considered. For the purpose of suppressing the vertical acceleration of the sprung mass, the square of the vertical acceleration is defined as a cost function and a modified sensitivity control that updates the current input in the negative gradient of the cost function is proposed. The implementation of the proposed algorithm requires only the measurement of the relative displacement of the suspension deflection. The local stability of equilibria of the closed loop nonlinear system is proved by investigating the eigenvalues of the linearized ones. Through simulations, the passive suspension, the skyhook control, and the proposed modified sensitivity control are compared.
The updating of FE model to match it with the experimental results needs the modal information. There are two cases where this methodology is ill-equip to deal with; under-determined and ill-conditioning problem. The feedback exciter that uses the summation of the white noise and the signals from the measurement sensors multiplied with feedback gains can deal with these problems as the new modal data from the closed loop system generate more constraints the updating parameters should obey. The new modal data from the closed loop system should be different to enhance the condition of the modal sensitivity matrix. In this research, a guide for the selection of the sensor locations and the decision of the corresponding output feedback gains is proposed. This method is based on the sensitivity of the modal data with respect to the feedback gains. Through the proper selection of the exciter and sensor locations and the feedback gain, the eigenvalue sensitivity of the updating parameters which cause the ill-conditioning of the modal sensitivity matrix can be modified and consequently the error contamination in updating parameters are reduced.
In this study, we analyzed and developed the monitoring system in order to confirm the effect of observations on forecast sensitivity on ensemble-based data assimilation. For this purpose, we developed the Ensemble Forecast Sensitivity to observation (EFSO) monitoring system based on Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) system coupled with Korean Integrated Model (KIM). We calculated 24 h error variance of each of observations and then classified as beneficial or detrimental effects. In details, the relative rankings were according to their magnitude and analyzed the forecast sensitivity by region for north, south hemisphere and tropics. We performed cycle experiment in order to confirm the EFSO result whether reliable or not. According to the evaluation of the EFSO monitoring, GPSRO was classified as detrimental observation during the specified period and reanalyzed by data-denial experiment. Data-denial experiment means that we detect detrimental observation using the EFSO and then repeat the analysis and forecast without using the detrimental observations. The accuracy of forecast in the denial of detrimental GPSRO observation is better than that in the default experiment using all of the GPSRO observation. It means that forecast skill score can be improved by not assimilating observation classified as detrimental one by the EFSO monitoring system.
The purpose of this study was to develop the environmental sensitivity(ES) measurement instrument and to apply for middle school students. The questionnaire was developed to evaluate ES. The developed questionnaire consists of 15 items in 5 categories. Each item of the instrument was developed through the conceptional analysis of the definition of ES. The 5 categories included natural environment, activity at natural environment, artificial environment, environmental pollution, environmental destruction. Data for this study were collected from 397 middle school students including 46 environmental class and 351 non-environmental class students. It was found that the developed instrument to measure ES was valid and reliable. Reliability coefficient, Cronbach $\alpha$ was 0.75. Using the developed instrument of ES, the ES was measured for the students of experimental group to which a inqury-based EE model was applied. The result was that the effect of ES of the students of the experimental group was not statistically significant. Futher research is needed related to the EE model based on the inquiry learning model and measurement of environmental sensitivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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