One of the applicable methods for the stabilization of soil walls is the nailing system which consists of tensile struts. The stability and safety of soil nail wall systems are influenced by the geometrical parameters of the nailing system. Generally, the determination of nailing parameters in order to achieve optimal performance of the nailing system for the safety of soil walls is defined in the framework of optimization problems. Also, according to the various uncertainty in the mechanical parameters of soil structures, it is necessary to evaluate the reliability of the system as a probabilistic problem. In this paper, the optimal design of the nailing system is carried out in deterministic and probabilistic cases using meta-heuristic and reliability-based design optimization methods. The colliding body optimization algorithm and first-order reliability method are used for optimization and reliability analysis problems, respectively. The objective function is defined based on the total cost of nails and safety factors and reliability index are selected as constraints. The mechanical properties of the nailing system are selected as design variables and the mechanical properties of the soil are selected as random variables. The results show that the reliability of the optimally designed soil nail system is very sensitive to uncertainty in soil mechanical parameters. Also, the design results are affected by uncertainties in soil mechanical parameters due to the values of safety factors. Reliability-based design optimization results show that a nailing system can be designed for the expected level of reliability and failure probability.
In this paper, we deal with the stable conditions when two uncertainties exist simultaneously in a linear discrete time-varying interval system with time-varying delay time. The interval system is a system in which system matrices are given in the form of an interval matrix, and this paper targets the system in which the delay time of these interval system matrices and state variables is time-varying. We propose the system stability condition when there is simultaneous unstructured uncertainty that includes nonlinearity and only its magnitude and uncertainty in the system matrix of delayed state variables. The stable bounds for two types of uncertainty are derived as an analytical equation. The proposed stability condition and bounds can include previous stability condition for various linear discrete systems, and the values such as time-varying delay time variation size, uncertainty size, and range of interval matrix are all included in the conditional equation. The new bounds of stability are compared with previous results through numerical example, and its effectiveness and excellence are verified.
Park, Soo Hong;Park, Jin Kyu;Kim, Si Wan;Park, Chan Kyoung
Journal of the Korean Society for Railway
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v.17
no.4
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pp.223-227
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2014
The brake pad is one of the basic brake elements of a railway vehicle. It accomplishes braking action by friction between a pad and a brake disc. Because the brake pad must endure specified high pressure, the compressive strength is managed as the main performance factor. The standards for measuring the compressive strength of brake pads are KRS, KRCS, and KRT. These standards specify the size of the test piece for measuring compressive strength as $20mm{\times}10mm{\times}15mm$ ($W{\times}D{\times}H$). To reduce the uncertainty of the compressive strength, factors of uncertainty were analyzed. The results show that changing the dimensions of the cross section was useful to reduce the uncertainty. The uncertainty due to the new cross-sectional dimension shows the effectiveness of reducing uncertainty.
A Reference Sound Source (RSS) is an important standard device employed in measuring sound power. The specifications of RSS is specified in international standards, and it is classified as a major calibration item in the field of acoustic metrology. Since the output power of RSS is affected by the supply voltage, each country needs to secure its own calibration service system. In this study, a procedure for calibrating a RSS is established based on the reverberant room conditions and uncertainty evaluation is conducted. Basically, the calibration procedure can apply a precision measurement process of acoustic power, and here, the measurement method using the reverberation chamber of ISO 3741 is applied. For this purpose, a measurement system is constructed, measurements are conducted with two types of RSS, and measurement uncertainty is evaluated. Through measurement examples, it is confirmed that the non-uniformity of the sound pressure distribution in the reverberation room and the volume measurement uncertainty contributed significantly to the overall uncertainty. Additionally, the influence of input voltage is experimentally examined to examine the uncertainty contribution that can be reflected in acoustic power measurements.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.3
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pp.81-93
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2005
This paper models supply chain uncertainties in the dynamic Newsboy Problem context. The system consists of one supplier and one retailer who place an order to the supplier every period. Demand uncertainty is modeled as stochastic period demand, and supply uncertainty as the uncertainty in quantities delivered by the supplier. The supplier delivers exactly the amount ordered by the retailer with probability of $\beta$ and the amount minus K with probability of $(1-\beta)$ We formulate the problem as a dynamic programming problem and derive the first-order optimality condition. Through a numerical study, we measure the extent to which the cost decrease due to the reduction in supply uncertainty depends on the level of demand uncertainty. One of the most important findings In this paper is that this cost decrease is relatively small if demand uncertainty is kept high, and vice versa. We also backup this numerical result by analyzing the distribution of ending Inventory under the supply and demand uncertainties.
A simple measure of uncertainty importance based on normalized metric distance to quantify the entire change of cumulative distribution functions (CDFs) has been developed for use in probability safety assessments (PSAs). The metric distance measure developed in this study reflects the relative impact of distributional changes of inputs on the change of an output distribution, white most of the existing uncertainty importance measures reflect the magnitude of relative contribution of input uncertainties to the output uncertainty. Normalization is made to make the metric distance measure a dimensionless quantity. The present measure has been evaluated analytically for various analytical distributions to examine its characteristics. To illustrate the applicability and strength of the present measure, two examples are provided. The first example is an application of the present measure to a typical problem of a system fault tree analysis and the second one is for a hypothetical non-linear model. Comparisons of the present result with those obtained by existing uncertainty importance measures show that the metric distance measure is a useful tool to express the measure of uncertainty importance in terms of the relative impact of distributional changes of inputs on the change of an output distribution.
This paper addresses the uncertainty quantification and sensitivity analysis of a depleted light-water fuel assembly of the Turkey Point-3 benchmark. The uncertainty of the fuel assembly decay heat and isotopic densities is quantified with respect to three different groups of diverse parameters: nuclear data, assembly design, and reactor core operation. The uncertainty propagation is conducted using a two-step analysis code system comprising the lattice code STREAM, nodal code RAST-K, and spent nuclear fuel module SNF through the random sampling of microscopic cross-sections, fuel rod sizes, number densities, reactor core total power, and temperature distributions. Overall, the statistical analysis of the calculated samples demonstrates that the decay heat uncertainty decreases with the cooling time. The nuclear data and assembly design parameters are proven to be the largest contributors to the decay heat uncertainty, whereas the reactor core power and inlet coolant temperature have a minor effect. The majority of the decay heat uncertainties are delivered by a small number of isotopes such as 241Am, 137Ba, 244Cm, 238Pu, and 90Y.
If an internal combustion engine is operated by consolidated control, the minimum fuel consumption is achieved satisfying the demanded objectives. For this, it is necessary that the engine is operated on the ideal operating line which satisfies minimum fuel consumption. In this context of view, there are many tries to achieve given object. However, the parameter in the internal combustion engines are variable and depend on the operating points. Therefore, it is necessary to cope with the uncertainties such that the optimal operating may be possible. From this point of view, this paper gives a controller design method and a robust stability condition for engine torque control which satisfies the given control performance and robust stability in the presence of physical parameter perturbation. Exactly, the present paper considers a robust stability of this 2DOF servosystem with nonlinear type uncertainty in the engine system, and a robust stability condition for the servosystem is introduced. This result guarantees that if the plant uncertainty is in the permissible set defined by the given condition then a gain tuning can be carried out to suppress the influence of the plant uncertainties.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.13
no.2
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pp.127-153
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2012
This paper presents an advanced computational method for the prediction of the responses in the frequency domain of general linear dissipative structural-acoustic and fluid-structure systems, in the low-and medium-frequency domains and this includes uncertainty quantification. The system under consideration is constituted of a deformable dissipative structure that is coupled with an internal dissipative acoustic fluid. This includes wall acoustic impedances and it is surrounded by an infinite acoustic fluid. The system is submitted to given internal and external acoustic sources and to the prescribed mechanical forces. An efficient reduced-order computational model is constructed by using a finite element discretization for the structure and an internal acoustic fluid. The external acoustic fluid is treated by using an appropriate boundary element method in the frequency domain. All the required modeling aspects for the analysis of the medium-frequency domain have been introduced namely, a viscoelastic behavior for the structure, an appropriate dissipative model for the internal acoustic fluid that includes wall acoustic impedance and a model of uncertainty in particular for the modeling errors. This advanced computational formulation, corresponding to new extensions and complements with respect to the state-of-the-art are well adapted for the development of a new generation of software, in particular for parallel computers.
This paper represents a new method for computing reliability indices by using Large Deviation method which is one of the probabilistic production cost simulations. The reliability measures are based on the models used for the loads and for the generating unit failure states. In computing these measures it has been tacitly assumed that the values of all parameters in the models are precisely known. In fact, however, some of these values must often be chosen with a considerable degree of uncertainty involved. This is particularly true for the forecast peak loads in the load model, where there is an inherent uncertainty in the method of forecasting, which are frequently based on insufficient statistics. In this paper, the effect of load forecasting uncertainty on the LOLP(Loss of Load Probability), is investigated. By applying the Large Deviation method to the IEEE Rilability Test System, it is verified that the proposed method is generally very accurate and very fast for computing system reliability indices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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