The present study has been performed to investigate the effect of statistical number of droplets on the simulation of the sprinkler spray using fire field model. In order to simulate the sprinkler spray characteristics, the present study uses NIST Fire Dynamics Simulator version 5.2. A group of Lagrangian particles with similar droplet characteristics, such as diameter, velocity, temperature and so on, is represented by parcel concept to decrease the total number of droplets tracked in the simulation. The present study introduces a new parameter to represent the ratio between real number of droplets and computational parcels. The dependency of the number of parcels on the fire suppression characteristics and spray patterns is quantitatively examined for different ratio between the real number of droplets and computational parcels.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.11
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pp.1691-1696
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2010
The efforts of reflecting the system's uncertainties in design step have been made and robust optimization or reliabilitybased design optimization are examples of the most famous methodologies. The statistical moments of a performance function and the constraints corresponding to probability conditions are involved in the formulation of these methodologies. Therefore, it is essential to effectively and accurately calculate them. The sensitivities of these methodologies have to be determined when nonlinear programming is utilized during the optimization process. The sensitivity of statistical moments and probability constraints is expressed in the integral form and limited to the normal random variable; we aim to expand the sensitivity formulation to nonnormal variables. Additional functional calculation will not be required when statistical moments and failure or satisfaction probabilities are already obtained at a design point. On the other hand, the accuracy of the sensitivity results could be worse than that of the moments because the target function is expressed as a product of the performance function and the explicit functions derived from probability density functions.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.8
no.2
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pp.167-175
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1988
The principle objective of this study is to evaluate the fatigue behavior of structural steel components of highway bridges subjected to service stresses. The main aspects of this investigation are; 1) a measurement and statistical analysis of service stress cycles observed in highway bridge. 2) fatigue tests under equivalent constant-amplitude(CA) loading and simulated variable-amplitude(VA) loading 3) a evaluation of the fatigue behavior under VA-loading by eqivalent root mean cube (RMC) stress range. Theoretically, the RMC model is adequate in evaluation of fatigue behavior under VA-loading, because the regression coefficient (m) of crack growth rate is 3 approximately. The result of fatigue test shows that the RMC model is fitter than the current RMS model in fatigue evaluation under VA-loading. The interaction effects and sequence effects under VA-loading affect little fatigue life of structural components. As the transition rate of stress ranges is higher, the crack growth rate is higher.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.156-156
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2021
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2002.11a
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pp.326-327
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2002
제주도 고산은 지역자체내의 대기오염물질이 거의 없는 우리나라의 대표적인 배경농도지역이며, 지리적 특성상 동북아시아에서 대기오염물질의 장거리이동 특성을 규명하는데 적합한 지역으로 알려져 있다. 고산에 대한 활발한 연구를 통해 장기간 TSP 측정자료가 모아졌으나, 아직까지 그 해석에 대한 통계적인 분석과 이동특성에 관한 해석을 위한 역궤적 분석은 미흡하다. 이에 본 발표에서는 1992년 3월부터 2002년 2월까지 고산에서 측정한 입자상 무기이온 성분의 농도를 장기간의 역궤적 분석결과와 함께 통계적인 방법으로 해석하고자 하였다. (중략)
In the current society, where statistical literacy is recognized as an important ability, statistical education utilizing the statistical problem solving, a series of processes for performing statistics, is required. The result interpretation stage is especially important because many forms of statistics we encounter in our daily lives are the information from the analysis results. In this study, data on private education were provided to pre-service mathematics teachers, and a project was carried out in which they could experience a statistical problem solving process using the population mean estimation. Therefore, this study analyzed the characteristics shown by pre-service mathematics teachers during the result interpretation stage. First, many pre-service mathematics teachers interpreted results based on the data, but the inference was found to be a level of 2 which is not reasonable. Second, pre-service mathematics teachers in this study made various kinds of decisions related to public education, such as improving classes and after-school classes. In addition, the pre-service mathematics teachers in this study seem to have made decisions based on statistical analysis results, but they made general decisions that teachers could make, rather than specifically. Third, the pre-service mathematics teachers of this study were reflective about the question formulation stage, organizing & reducing data stage, and the result interpretation stage, but no one was reflective about the result interpretation stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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