Kim, Dong-Hee;Ryu, Dong-Woo;Kim, Min-Tae;Lee, Woo-Jin
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.26
no.10
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pp.39-47
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2010
In order to investigate the effect of variation characteristics of compression index on the spatial distribution of consolidation settlement, this study presents the estimation methods of the distribution of consolidation settlement and compares the estimated settlements. When the variation of compression index is considerable, the ordinary cokriging is more reliable in estimating the compression index than ordinary kriging because smoothing effect of ordinary cokriging is smaller than that of ordinary kriging. The spatial distribution of consolidation settlement estimated by considering both the variation of compression index and void ratio (CASE-1) is different from that estimated by using the mean value of all soil properties (CASE-2). The settlement of CASE-1 shows the larger variation at short distances rather than that of CASE-2. Whereas the spatial settlement distribution of CASE-1 is affected by the spatial distributions of compression index as well as the thickness of consolidation layer, that of CASE-2 is significantly influenced by the distribution of consolidation layer thickness.
Kim, Dong-Hee;Bae, Kyung-Doo;Ko, Seong-Kwon;Lee, Woo-Jin
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.26
no.9
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pp.25-35
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2010
Settlement at reclamation area caused by secondary compression should be considered using spatial evaluating method because the thickness of consolidation layer varies at every location. Probabilistic method can be implemented to evaluate uncertainty of spatial distribution of secondary compression. This study spatially evaluated mean and standard deviation of secondary compression in the overall analyzing region using spatial distribution of consolidation thickness estimated by ordinary kriging method and statistical values of soil properties. And then, the area where secondary compression exceeds a design criterion at the specific time was evaluated using probabilistic method. It was observed that the area exceeding the design criterion increased as the variability of $C_{\alpha}/(1+e_o)$ increased or the probabilistic design criterion 0: decreased. It is considered that the probabilistic method can be used for the geotechnical design of soft ground when a probabilistic design criterion is established in the specification.
Because the thickness and depth of consolidation layer vary at every location, the consolidation settlement and time have to be evaluated spatially. Also, for a rational evaluation of the uncertainty of the spatial distribution of consolidation settlement and time, it is necessary to adopt a probabilistic method. In this study, mean and standard deviation of consolidation settlement and time of whole analysis region are evaluated by using the spatial distribution of consolidation layer which is estimated from ordinary kriging and statistics of soil properties. Using these results and probabilistic method, the area that needs adopting the prefabricated vertical drain as well as raising the ground level for balancing the final design ground level is determined. It is observed that such areas are influenced by the variability of soil properties. The design procedure and method presented in this paper can be used in the decision making process for a geotechnical engineering design.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.19
no.5
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pp.509-515
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2009
This paper proposes an optimal design scheme to reduce the noise of the engine cooling fan by adapting Kriging with two meta-heuristic techniques. An engineering model has been developed for the prediction of the noise spectrum of the engine cooling fan. The noise of the fan is expressed as the discrete frequency noise peaks at the BPF and its harmonics and line spectrum at the broad band by noise generation mechanisms. The object of this paper is to find the optimal design for noise reduction of the engine cooling fan. We firstly show a comparison of the measured and calculated noise spectra of the fan for the validation of the noise prediction program. Orthogonal array is applied as design of experiments because it is suitable for Kriging. With these simulated data, we can estimate a correlation parameter of Kriging by solving the nonlinear problem with genetic algorithm and find an optimal level for the noise reduction of the cooling fan by optimizing Kriging estimates with simulated annealing. We notice that this optimal design scheme gives noticeable results. Therefore, an optimal design for the cooling fan is proposed by reducing the noise of its system.
Efficient Global Optimization (EGO) method is a global optimization technique which can select the next sample point automatically by infill sampling criteria (ISC) and search for the global minimum with less samples than what the conventional global optimization method needs. ISC function consists of the predictor and mean square error (MSE) provided from the kriging model which is a stochastic metamodel. Also the constrained EGO method can minimize the objective function dealing with the constraints under EGO concept. In this study the constrained EGO method applied to the RAE2822 airfoil shape design formulated with the constraint. But the noisy CFD data caused the kriging model to fail to depict the true function. The distorted kriging model would make the EGO deviate from the correct search. This distortion of kriging model can be handled with the interpolation(p=free) kriging model. With the interpolation(p=free) kriging model, however, the search of EGO solution was stalled in the narrow feasible region without the chance to update the objective and constraint functions. Then the accuracy of EGO solution was not good enough. So the three-step search method was proposed to obtain the accurate global minimum as well as prevent from the distortion of kriging model for the noisy constrained CFD problem.
In this paper, the incorporation of qualitative(or soft) data, such as outputs of geophysical tests or construction experience which has so far been cumulated, was discussed for rock classsification. Geostatistics wart used for this research since the parameters for the design of tunnels are spatially correlated. In particular, indicator kriging technique, which is one of non -parametric approaches, was used. As a selection criteria for an optimal classification, the cost of errors was adopted and the binary classes were only considered for rock classification. In future, incorporating an appreciable amount of available qualitative data will be necessary in tunnelling projects in which quantitative data are scarce. In this respect, this research is of great significance.
In this paper, a study was performed on classifying a rock mass into multiple classes as in rock mass classification systems, such as RMR system and Q system etc. In a situation with only limited quantitative data available, it was sought to employ a way of incorporating qualitative data in a systematical and reasonable manner. It is based on the realm of Geostatistics. In particular, indicator kriging technique, which is one of non-parametric approaches, was used. As a selection criterion for an optimal classification, the cost of errors was adopted. As a result, the binary rock classification method developed before was extended and generalized for multiple rock classification with its total number of classes unlimited.
This paper describes the implementation of rock mass rating evaluation based on genetic algorithm(GA) and conditional simulation technique to estimate RMR in the area without sufficient borehole data RMR were estimated by GA and conditional simulation technique with reflecting distribution feature and spatial correlation. And RMR determined by GA were compared with the results from kriging. Through the analysis of the results from 30 simulations, the uncertainty of estimation could be quantified.
At the planning and design stages of a development of underground space or tunneling project, the information regarding ground conditions is very important to enhance economical efficiency and overall safety In general, the information can be expressed using RMR or Q-system and with the geophysical exploration image. RMR or Q-system can provide direct information of rock mass in a local scale for the design scheme. Oppositely, the image of geophysical exploration can provide an exthaustive but indirect information. These two types of the information have inherent uncertainties from various sources and are given in different scales and with their own physical meanings. Recently, RMR has been estimated in unsampled areas based on given data using geostatistical methods like Kriging and conditional simulation. In this study, simulated annealing(SA) is applied to overcome the shortcomings of Kriging methods or conditional simulations just using a primary variable. Using this technique, RMR and the image of geophysical exploration can be integrated to construct the spatial distribution of RM and to evaluate its uncertainty. The SA method was applied to solve an optimization problem with constraints. We have suggested the practical procedure of the SA technique for the uncertainty evaluation of RMR and also demonstrated this technique through an application, where it was used to identify the spatial distribution of RMR and quantify the uncertainty. For a geotechnical application, the objective functions of SA are defined using statistical models of RMR and the correlations between RMR and the reference image. The applicability and validity of this application are examined and then the result of uncertainty evaluation can be used to optimize the tunnel layout.
Many trials to set up the correlation between the rock mass classification and the earth resistivity have been carried out to design tunnel support type based on the interpreted electrical resistivity acquired by surface electrical survey. But it is hard to find reports on the comparison of the real rock support type determined during the excavation with the electrical resistivity by the inversion of the survey data acquired before the tunneling. In this study, the rock mass classification based on the face mapping data and the resistivity inversion data are investigated to see if it is possible to design reliably the rock support type based on the surface electrical survey. To get the quantitative correlation, rock engineering indices such as RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system and RMR(rock mass rating) are calculated. Since resistivity data has low resolution, Kriging method as a post processing technique which minimizes the estimated variance is used to improve resolution. The result of correlation analysis shows that the 2D electrical resistivity survey is appropriate to see the general trend of the geology in the sense of rock type, though there might be some local area where these two factors do not coincide. But the correlation between the result of 3D survey and the rock mass classification turns out to be very high, and then 3D electrical resistivity survey can make it possible to set up more reliable rock support type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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