Hydraulic flood routing was performed for unsteady flow in a natural river using Preissmann scheme. A Log-Pearson Type-Ⅲ hydrograph is chosen arbitrarily as the upstream boundary condition and lateral inflow hydrographs for sensitivity analysis. For the application with an actual river system, upstream and lateral inflow hydrographs were estimated by the linear reservoir model and the Manning's equation was used as the downstream boundary condition. The unsteady flow model using the linear reservoir model as the inflow hydrographs was applied to Bochung stream basin and gives good results, and is approved to be used for the runoff prediction. As results of the sensitivity analysis, the proposed model may help to estimate the roughness coefficients when using the unsteady flow model with lateral inflow combined with the linear reservoir model.
Majority of the damage in engineering structures is nonlinear. Damage sensitive features (DSFs) extracted by traditional methods from linear time series models cannot effectively handle nonlinearity induced by structural damage. A new DSF is proposed based on vector space cosine similarity (VSCS), which combines K-means cluster analysis and Bayesian discrimination to detect nonlinear structural damage. A reference autoregressive moving average (ARMA) model is built based on measured acceleration data. This study first considers an existing DSF, residual standard deviation (RSD). The DSF is further advanced using the VSCS, and then the advanced VSCS is classified using K-means cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively. The performance of the proposed approach is then verified using experimental data from a three-story shear building structure, and compared with the results of existing RSD. It is demonstrated that combining the linear ARMA model and the advanced VSCS, with cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively, is an effective approach for detection of nonlinear damage. This approach improves the reliability and accuracy of the nonlinear damage detection using the linear model and significantly reduces the computational cost. The results indicate that the proposed approach is potential to be a promising damage detection technique.
Murthy, A. Rama Chandra;Palani, G.S.;Iyer, Nagesh R.;Gopinath, Smitha
Computers and Concrete
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v.5
no.3
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pp.261-277
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2008
This paper presents methodologies for remaining life prediction of plain concrete structural components considering tension softening effect. Non-linear fracture mechanics principles (NLFM) have been used for crack growth analysis and remaining life prediction. Various tension softening models such as linear, bi-linear, tri-linear, exponential and power curve have been presented with appropriate expressions. A methodology to account for tension softening effects in the computation of SIF and remaining life prediction of concrete structural components has been presented. The tension softening effects has been represented by using any one of the models mentioned above. Numerical studies have been conducted on three point bending concrete structural component under constant amplitude loading. Remaining life has been predicted for different loading cases and for various tension softening models. The predicted values have been compared with the corresponding experimental observations. It is observed that the predicted life using bi-linear model and power curve model is in close agreement with the experimental values. Parametric studies on remaining life prediction have also been conducted by using modified bilinear model. A suitable value for constant of modified bilinear model is suggested based on parametric studies.
The energy cost is resulted from the energy use. Its sources are divided into some types and depended on the building use or energy-use type. The energy cost should be affected by the amount of the energy use. The cost could be calculated to consider various factors such as the insulation, heating type, building shape and others. But it can not consider all of the affect factors to the energy cost and need to categorize the factors to the condition for estimating the cost. In this paper, it aimed at providing the estimation model in linear equation and multiple linear regression, utilizing the building exterior condition and management characteristics in apartment housing. Its survey are conducted in two parts of management characteristics and building exterior condition. The correlation analysis is conducted to get rid of the multicolinearity among the inputted factors. The number of linear equation model is 11 and includes the 1st, 2nd and 3rd equation function, power function and others. Among these, it suggested the 2nd and 3rd function and power function in terms of the statistics. In multiple linear regression model, the building volume and management area are inputted to the estimation.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.71-79
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2021
This study investigates the capital structure policy among Indonesian public companies. Previous studies suggest that capital structure policy could follow either static or dynamic behavior. The sample data used in this study was companies in the manufacturing sector, divided into three sub-sectors: the basic and chemical industry, miscellaneous industry, and the consumer goods industry. This study uses panel data from 2010 to 2018, with the Generalized Least Square (GLS) method and compared whether the fixed effect model is better than the common effect model. The results show that the dynamic and non-linear model tests can explain the capital structure determinants than the static and linear models. The dynamic model shows that the capital structure of a certain year is influenced by the capital structure of the previous year. The findings indicate that the company performs some adjustments in its capital structure policy by referring to the previous debt ratio, which implies support to the trade-off theory (TOT). The study also shows that profitability, tangible assets, size, and age explain the variation of capital structure policy. The patterns on the dynamic and non-linear confirm that capital structure runs in a nonlinear pattern, based on the sector, company condition, and the dynamic environment.
A comparative study of aeroelastic vibrations of spring-mass cylinder and chimneys, with the help of a few wake oscillator models available in the literature, is presented. The models include those proposed by Facchinetti, Farshidian and Dolatabadi method-I, Farshidian and Dolatabadi method-II, de Langre, Skop and Griffin. Besides, the linear model proposed by Simiu and Scanlan is also incorporated in the study. For chimneys, the first mode oscillation is considered, and the top displacements of the chimneys are evaluated using the considered models. The results of the analytical model are compared with those obtained from the numerical solution of the wake-oscillator coupled equations. The response behavior of the cylinder and three chimneys of different heights are studied and compared with respect to critical parametric variations. The results of the study indicate that the numerical analysis is essential to capture the effect of non-linear aeroelastic phenomena in the solutions, especially for small damping. Further, except for the models proposed by Farshidian and Dolatabadi, other models predict nearly the same responses. The non-linear model predicts a much higher response as compared to the linear model.
For a given structural geometry, the stiffness and damping parameters of the soil and the dynamic response of the structure may change in the face of an equivalent linear soil behavior caused by a strong earthquake. Therefore, the influence of equivalent linear soil behavior on the impedance functions form and the seismic response of the soil-structure system has been investigated. Through the substructure method, the seismic response of the selected structure was obtained by an analytical formulation based on the dynamic equilibrium of the soil-structure system modeled by an analog model with three degrees of freedom. Also, the dynamic response of the soil-structure system for a nonlinear soil behavior and for the two types of impedance function forms was also analyzed by 2D finite element modeling using ABAQUS software. The numerical results were compared with those of the analytical solution. After the investigation, the effect of soil nonlinearity clearly showed the critical role of soil stiffness loss under strong shaking, which is more complex than the linear elastic soil behavior, where the energy dissipation depends on the seismic motion amplitude and its frequency, the impedance function types, the shear modulus reduction and the damping increase. Excellent agreement between finite element analysis and analytical results has been obtained due to the reasonable representation of the model.
It is important to control performance and a Sustainable Collaboration (SC) for the successful Supply Chain Management (SCM). This research developed a control model which analyzed SCM performances based on a Balanced Scorecard (ESC) and an SC using Support Vector Machine (SVM). 108 specialists of an SCM completed the questionnaires. We analyzed experimental data set using SVM. This research compared the forecasting accuracy of an SCMSC through four types of SVM kernels: (1) linear, (2) polynomial (3) Radial Basis Function (REF), and (4) sigmoid kernel (linear > RBF > Sigmoid > Polynomial). Then, this study compares the prediction performance of SVM linear kernel with Artificial Neural Network. (ANN). The research findings show that using SVM linear kernel to forecast an SCMSC is the most outstanding. Thus SVM linear kernel provides a promising alternative to an SC control level. A company which pursues an SCM can use the information of an SC in the SVM model.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.11a
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pp.319-324
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2001
Free non-linear vibration of a rotating thin ring with a constant speed is analyzed when the ring has both the in-plane and out-of-plane motions. The geometric non-linearity of displacements is considered by adopting the Lagrange strain theory for the circumferential strain. By using Hamilton's principle, the coupled non-linear partial differential equations are derived, which describe the out-of-plane and in-plane bending, extensional and torsional motions. The natural frequencies are calculated from the linearized equations at various rotational speeds. Finally, the computation results from three non-linear models are compared with those from a linear model. Based on the comparison, this study recommends which model is appropriate to describe the non- linear behavior more precisely.
We consider the following type of general semi-parametric non-linear regression model : $y_i = f_i(\theta) + \epsilon_i, i=1, \cdots, n$ where ${f_i(\cdot)}$ represents the set of non-linear functions of the unknown parameter vector $\theta' = (\theta_1, \cdots, \theta_p)$ and ${\epsilon_i}$ represents the set of measurement errors with unknown distribution. Under suitable finite-sample, small-dispersion asymptotic framework, we derive a general lower bound for the asymptotic mean squared error (AMSE) matrix of the Gauss-consistent estimator of $\theta$. We then prove the fundamental result that the general non-linear least squares estimator (NLSE) is an optimal estimator within the class of all regular Gauss-consistent estimators irrespective of the type of the distribution of the measurement errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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