In order to design a stable robust controller, nominal model, and the upper bound about the uncertainty which is the error of the model are needed. The problem to estimate the nominal model of controlled system and the upper bound of uncertainty at the same time is called robust identification. When the nominal model of controlled system and the upper bound of uncertainty in relation to robust identification are given, the evaluation of the validity of the model and the upper bound makes it possible to distinguish whether there is a model which explains observation data including disturbance among the model set. This paper suggests a method to identity the uncertainty which removes disturbance and expounds observation data by giving a probable postulation and plural data set to disturbance. It also examines the suggested method through a numerical computation simulation and validates its effectiveness.
문서내의 태그를 정의하는 문서타입정의(DTD)는 구문구조를 정의하는 XML 문서문법으로 이문법에 따라 작성되는 XML 문서는 파싱처리로 적합성을 확인해야 한다. XML 문서의 적합성을 확인하기 위한 파싱 방법으로서 프로그래밍 언어의 결정적 파싱은 표준에서 언급한 모든 엘리먼트선언에 대한 결정적 내용 모델에 대한 정의를 만족할 수 없다. 이에 본 논문에서는 적합한 XML 문서 처리를 위하여 구문 편집환경에 초점을 맞추고 구문편집에 기본이 되는 DTD의 내부표현과 그에 따른 알고리즘에 대하여 기술한다. 문자열로 표현되는 DTD의 엘리먼트선언과 어트리뷰트선언의 문서 논리구조는 본 논문에서 제시하는 알고리즘에 의해 그래프구조와 데이블구조로 변환되고, 특히 테이블구조의 구문정보는 속성값을 갖는 문맥자유문법형태로 구문지향적 편집기에 이용되는 문법이 된다. 이 문법을 XML 추상문법이라고 하고 문법생성결과 및 구문편집 예를 보인다.
To address the uncertainty of the flight trajectories caused by the turbulence and gustiness of the wind field over the roof and in the wake of a building, a 3-D probabilistic trajectory model of flat-type wind-borne debris is developed in this study. The core of this methodology is a 6 degree-of-freedom deterministic model, derived from the governing equations of motion of the debris, and a Monte Carlo simulation engine used to account for the uncertainty resulting from vertical and lateral gust wind velocity components. The influence of several parameters, including initial wind speed, time step, gust sampling frequency, number of Monte Carlo simulations, and the extreme gust factor, on the accuracy of the proposed model is examined. For the purpose of validation and calibration, the simulated results from the 3-D probabilistic trajectory model are compared against the available wind tunnel test data. Results show that the maximum relative error between the simulated and wind tunnel test results of the average longitudinal position is about 20%, implying that the probabilistic model provides a reliable and effective means to predict the 3-D flight of the plate-type wind-borne debris.
One of the important severe accident management measures in the Light Water Reactors is water injection to the reactor core. The related phenomena are investigated by performing experiments and computer simulations. One of the most widely known is the QUENCH test-program. A number of analyses on QUENCH tests have also been performed by different computer codes for code validation and improvements. Unfortunately, any deterministic computer simulation is not free from the uncertainties. To receive the realistic calculation results, the best estimate computer codes should be used for the calculation with combination of uncertainty and sensitivity analysis of calculation results. In this article, the QUENCH-03 and QUENCH-06 experiments are modelled using ASTEC and RELAP/SCDAPSIM codes. For the uncertainty and sensitivity analysis, SUSA3.5 and SUNSET tools were used. The article demonstrates that applying the best estimate approach, it is possible to develop basic QUENCH input deck and to develop the two sets of input parameters, covering maximal and minimal ranges of uncertainties. These allow simulating different (but with the same nature) tests, receiving calculation results with the evaluated range of uncertainties.
산림 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 산림유역에서 발생하고 있는 수문현상에 대한 정확한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 수문모형을 이용하여 산림유역의 식생 및 지형에 따른 수문반응을 해석하였다. 이를 위하여 결정론적, 총괄형 모형인 BROOK90모형을 선정하였으며, 산림소유역인 북문골 유역(15ha)에서 측정된 일별 하천유량 자료를 이용하여 모형의 매개변수 보정과 검증을 실시하였다. 북문골 소유역의 실측 유출량과 BROOK90모형에 의해 추정된 일별 평균 유출량의 편차는 모형의 보정기간에 대하여 -1.7%이었으며, 검증기간에 대해서는 4.6%로 나타났다. 한편, 월 평균 유출량의 상관계수와 모형효을을 이용하여 모형의 적용성을 분석하였다. 보정기간에 대한 상관계수와 모형효율은 각각 0.922와 0.847이었으며, 검증기간에 대해서는 그 값이 각각 0.941, 0.871로 나타났다. 북문골 소유역의 일별 유출량 자료를 이용하여 BROOK90모형의 적용한 결과, BROOK90모형은 우리나라와 같이 사면의 경사가 급하고 토층이 얕은 산림유역의 유출량 추정에 잘 활용될 수 있으며, 벌채나 기후변화 등에 따른 산림유역의 수문반응을 평가하는 도구로 활용할 수 있을 것으로 보인다.
Alavi, Amir Hossein;Gandomi, Amir Hossein;Mousavi, Mehdi;Mollahasani, Ali
Geomechanics and Engineering
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제2권4호
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pp.253-280
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2010
A new prediction model is derived for the uplift capacity of suction caissons using a hybrid method coupling genetic programming (GP) and simulated annealing (SA), called GP/SA. The predictor variables included in the analysis are the aspect ratio of caisson, shear strength of clayey soil, load point of application, load inclination angle, soil permeability, and loading rate. The proposed model is developed based on well established and widely dispersed experimental results gathered from the literature. To verify the applicability of the proposed model, it is employed to estimate the uplift capacity of parts of the test results that are not included in the modeling process. Traditional GP and multiple regression analyses are performed to benchmark the derived model. The external validation of the GP/SA and GP models was further verified using several statistical criteria recommended by researchers. Contributions of the parameters affecting the uplift capacity are evaluated through a sensitivity analysis. A subsequent parametric analysis is carried out and the obtained trends are confirmed with some previous studies. Based on the results, the GP/SA-based solution is effectively capable of estimating the horizontal, vertical and inclined uplift capacity of suction caissons. Furthermore, the GP/SA model provides a better prediction performance than the GP, regression and different models found in the literature. The proposed simplified formulation can reliably be employed for the pre-design of suction caissons. It may be also used as a quick check on solutions developed by more time consuming and in-depth deterministic analyses.
강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 오류역전파알고리즘을 이용한 신경망모형과 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨 모형 그리고 최적화된 상태에서 다시 학습을 진행하는 세 가지 모형에 대하여 적용한 결과 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시킨 모형이 다른 모형들에 비해 우수한 결과를 보여주고 있으며 예측시간이 길어지더라도 예측력이 크게 떨어지지 않았다. 또한 입력자료로 강우와 수위를 사용한 모형보다는 수위를 사용한 모형에서 조금 더 우수한 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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