In probabilistic design, the challenge is to estimate the uncertainty propagation, since outputs of subsystems at lower levels could constitute inputs of other systems or at higher levels of the multilevel systems. Three uncertainty propagation estimation techniques are compared in this paper in terms of numerical efficiency and accuracy: root sum square (linearization), distribution-based moment approximation, and Taguchi-based integration. When applied to reliability-based design optimization (RBDO) under uncertainty, it is investigated which type of applications each method is best suitable for. Two nonlinear analytical examples and one vehicle crashworthiness for side-impact simulation example are employed to investigate the unique features of the presented techniques for uncertainty propagation. This study aims at helping potential users to identify appropriate techniques for their applications in the multilevel design.
Purpose: The purpose of the study was to identify the levels of anxiety, depression and uncertainty of patients who participated in the clinical trials for anticancer drug, and to identify correlations among these variables. Methods: Cross-sectional survey used the Symptom Check List-90-Revision and the Mishel Uncertainty in Illness Scale from 106 subjects in 2011. The data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficients. Results: The mean score of anxiety was 2.06, that of depression 2.35, and that of uncertainty 2.61. Anxiety and depression (r=.70), anxiety and uncertainty (r=.44), depression and uncertainty (r=.60) were significantly correlated each other. The levels of anxiety, depression and uncertainty were different in various characteristics of the subjects, such as education, recurrence, and economic burden. Conclusion: The results of the study indicate that when implementing psychosocial interventions for cancer patients who participate in clinical trial, factors such as education, economic burden, and recurrence should be integrated into the intervention. Further studies applying theoretical model would be helpful to identify directional relationships among the variables that are important in psychosocial well-being of cancer patients undergoing clinical trial.
Structural control systems have uncertainties in their structural parameters and control devices which by using reliability analysis, uncertainty can be modeled. In this paper, reliability of controlled structures equipped with semi-active Magneto-Rheological (MR) dampers is investigated. For this purpose, at first, the effect of the structural parameters and damper parameters on the reliability of the seismic responses are evaluated. Then, the reliability of MR damper force is considered for expected levels of performance. For sensitivity analysis of the parameters exist in Bouc- Wen model for predicting the damper force, the importance vector is utilized. The improved first-order reliability method (FORM), is used to reliability analysis. As a case study, an 11-story shear building equipped with 3 MR dampers is selected and numerically obtained experimental data of a 1000 kN MR damper is assumed to study the reliability of the MR damper performance for expected levels. The results show that the standard deviation of random variables affects structural reliability as an uncertainty factor. Thus, the effect of uncertainty existed in the structural model parameters on the reliability of the structure is more than the uncertainty in the damper parameters. Also, the reliability analysis of the MR damper performance show that to achieve the highest levels of nominal capacity of the damper, the probability of failure is greatly increased. Furthermore, by using sensitivity analysis, the Bouc-Wen model parameters which have great importance in predicting damper force can be identified.
Hazardous air pollutants(HAPs) in the atmosphere are regulated as major air pollutants in Korea by the Air Pollution Control Act. In order to manage and control HAPs, accurate standards, which are traceable to the International System of Units(SI), are required. In this study, primary standard gas mixtures(PSMs) of volatile organic compounds(VOCs) which are specified as HAPs were developed at $1{\mu}mol/mol$ levels. The selected fourteen VOCs include Benzene, Toluene, Ethylbenzene, m-Xylene, Styrene, o-Xylene, Chloroform, 1,1,2-Trichloroethane, Trichloroethylene, Tetrachloroethylene, 1,1-Dichloroethane, Carbon tetrachloride, 1,3-Butadiene, and Dichloromethane. The HAPs PSMs were gravimetrically prepared in aluminum cylinders and their consistency was verified within the relative expanded uncertainty of 0.71% (k=2). Potential adsorption loss onto the internal surface of cylinders was estimated by cylinder-to-cylinder division method. No adsorption loss was observed within the uncerainty of 0.53%. The long-term stability of the HAPs PSMs was evaluated comparing with freshly prepared HAPs PSMs. The HAPs PSMs were stable for one year within the uncertainty of 0.38%. The final uncertainty of the PSMs was determined by combining the preparation uncertainty, verification uncertainty, and stability uncertainty. Finally, traceable and stable HAPs PSMs at $1{\mu}mol/mol$ levels were developed with the uncertainty of less than 0.76% in high-pressure aluminum cylinders.
In this paper, a novel and effective damage diagnosis algorithm is proposed to detect and estimate damage using two stages least squares support vector machine (LS-SVM) and limited number of attached sensors on structures. In the first stage, LS-SVM1 is used to predict the unmeasured mode shapes data based on limited measured modal data and in the second stage, LS-SVM2 is used to predicting the damage location and severity using the complete modal data from the first-stage LS-SVM1. The presented methods are applied to a three story irregular frame and cantilever plate. To investigate the noise effects and modeling errors, two uncertainty levels have been considered. Moreover, the performance of the proposed methods has been verified through using experimental modal data of a mass-stiffness system. The obtained damage identification results show the suitable performance of the proposed damage identification method for structures in spite of different uncertainty levels.
The present study is aimed to correcting radar-based mean areal precipitation forecasts to improve urban flood predictions and uncertainty analysis of water levels contributed at each stage in the process. For this reason, a long short-term memory (LSTM) network is used to reproduce three-hour mean areal precipitation (MAP) forecasts from the quantitative precipitation forecasts (QPFs) of the McGill Algorithm for Precipitation nowcasting by Lagrangian Extrapolation (MAPLE). The Gangnam urban catchment located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 24 heavy rainfall events, 22 grid points from the MAPLE system and the observed MAP values estimated from five ground rain gauges of KMA Automatic Weather System. The corrected MAP forecasts were input into the developed coupled 1D/2D model to predict water levels and relevant inundation areas. The results indicate the viability of the proposed framework for generating three-hour MAP forecasts and urban flooding predictions. For the analysis uncertainty contributions of the source related to the process, the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) using delayed rejection and adaptive metropolis algorithm is applied. For this purpose, the uncertainty contributions of the stages such as QPE input, QPF MAP source LSTM-corrected source, and MAP input and the coupled model is discussed.
Purpose: This study was to describe the uncertainty, depression, physical symptom, and family support among patients undergoing dialysis. Further, the factors that impact uncertainty were also examined. Methods: A convenience sample of 145 patients who received dialysis was selected. A descriptive correlation study was conducted. Data were collected using structured questionnaires and the collected data were analyzed using descriptive statistics and multiple regression analysis. Results: The patient who received more than five years of dialysis reported higher levels on inconsistency of uncertainty than patient with less than five years. These latter patients' reported uncertainty was positively correlated with depression, whereas, patients family support was correlated with uncertainty. The group's uncertainty with less than five years of dialysis explained about 13% of the variance. In contrast, variables of education level, family support, and monthly income were predictors of uncertainty and explained 33% of the variation. Conclusion: These results can provide for nursing intervention to facilitate reduction of uncertainty. To provide dialysis period-sensitive nursing intervention for uncertainty among dialysis patient, depression should be considered below five years. While factors such as education level, family support, and monthly income should be taken into account over five years.
Purpose: The purposes of this study were to identify the level of total symptom distress, uncertainty, depression and ways of coping in women with endometriosis based on Mishel's model of Uncertainty in Chronic illness, and to exam the relationships among symptom distress, depression and ways of coping and the mediating effect of ways of coping between uncertainty and depression. Method: The research was used for correlational research design and data were collected with 123 women with endometriosis who live in a local area by convenience sampling. Results: The finding showed that the levels of symptom distress and uncertainty were moderate and the depression was above the middle level. There were positive relationships among symptom distress, uncertainty and depression but a negative relationship between problem focused coping and depression. The significant predictors for depression were symptom distress, uncertainty, and problem focused coping with 40% of explained variance. Problem focused coping showed mediating effect between uncertainty and depression. Conclusion: Therefore, nursing intervention for the strategy of increasing problem focused coping as well as lowering uncertainty and depression is recommended. Further study is needed to conduct a repetitive study with randomized nationwide population and to evaluate the theory with different outcomes for adaptation versus maladaptation.
Venturi has long been an attractive method of measuring flow rate in a variety of engineering applications since pressure loss is relatively small compared with other measuring methods. The current study focuses on making detailed uncertainty estimations as the upstream flow disturbance affects uncertainty levels of the flow rate measurement. Upstream flow disturbance can be determined by 9 different swirl generators. Measurement uncertainty of flow rate has been estimated by a quantitative uncertainty analysis which is based on the ANSI/ASME PTC 19.1-2005 standard. The results of flow rate uncertainty analysis show that the case with systematic error has higher than that without systematic error. Especially the result with systematic error exhibits that the uncertainty of flow rate was gradually increased by swirl flow disturbance. The uncertainty of flow rate measurement can be mainly affected by differential pressure and discharge coefficient. Flow disturbance can be also reduced by increasing of the upstream straight length of Venturi.
Purpose: The purpose of this study is to identify main factors affecting patients' uncertainty following lumbar spinal surgery. Methods: A survey was conducted of a sample 155 post -operative patients in April to June 2010. Uncertainty and knowledge about self-care after spinal surgery and the back pain evaluation were measured. Data were analyzed with t-test, ANOVA, Pearson correlation, and multiple regressions. Results: The mean score of uncertainty level was $27.66{\pm}6.32$. Levels of uncertainty were different by age, gender, educational level, pain duration, and number of types of pain. Uncertainty was positively correlated with knowledge of post-op self-care, back pain, and mental health. The results of multiple regression indicated that knowledge of post-op self-care and mental health were significant predictors with 35.1% of the variance in uncertainty. Conclusion: A program including post-operative self-care education and mental health promotion is required to reduce uncertainty of patients with lumbar spinal surgery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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