Jensen, Jorgen Juncher;Andersen, Ingrid Marie Vincent;Seng, Sopheak
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.4
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pp.1148-1159
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2014
Different procedures for estimation of the extreme global wave hydroelastic responses in ships are discussed. Firstly, stochastic procedures for application in detailed numerical studies (CFD) are outlined. The use of the First Order Reliability Method (FORM) to generate critical wave episodes of short duration, less than 1 minute, with prescribed probability content is discussed for use in extreme response predictions including hydroelastic behaviour and slamming load events. The possibility of combining FORM results with Monte Carlo simulations is discussed for faster but still very accurate estimation of extreme responses. Secondly, stochastic procedures using measured time series of responses as input are considered. The Peak-over-Threshold procedure and the Weibull fitting are applied and discussed for the extreme value predictions including possible corrections for clustering effects.
We have investigated the microstructural properties of a weakly charged polyelectrolyte modeled with both Hookean spring and Debye-Huckel potential, by employing a novel hybrid scheme of molecular dynamics (MD) and Monte Carlo (MC) simulations. Although the off-lattice pivot step facilitates the earlier computations stage, it gives rise to oscillations and hinders the stable equilibrium state. In order to overcome this problem, we adopt the MC off-lattice pivot step in early stage only, and then switch the computation to a pure MD step. The result shows that the computational speed-up compared to the previous method is entirely above 10 to 50, without loss of the accuracy. We examined the conformations of polyelectrolyte in solvents in terms of the end-to-end distance, radius of gyration, and structure factor with variations of the screening effects of solvent and the monomer charges. The emphasis can favorably be given on the elongation behavior of a polyelectrolyte chain, with observing the simultaneous snapshots.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.239-239
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2015
This study presents a bivariate extension of the goodness-of-fit measure for regional frequency distributions developed by Hosking and Wallis [1993] for use with the method of L-moments. Utilising the approximate joint normal distribution of the regional L-skewness and L-kurtosis, a graphical representation of the confidence region on the L-moment diagram can be constructed as an ellipsoid. Candidate distributions can then be accepted where the corresponding the oretical relationship between the L-skewness and L-kurtosis intersects the confidence region, and the chosen distribution would be the one that minimises the Mahalanobis distance measure. Based on a set of Monte Carlo simulations it is demonstrated that the new bivariate measure generally selects the true population distribution more frequently than the original method. An R-code implementation of the method is available for download free-of-charge from the GitHub code depository and will be demonstrated on a case study of annual maximum series of peak flow data from a homogeneous region in Italy.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.307-312
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2022
The commercialization of the fifth generation (5G) mobile systems has quested enabling technologies, such as intelligent reflecting surface (IRS) transmissions, towards the sixth generation (6G) networks. In this paper, we present a bit-error rate (BER) performance analysis on IRS transmissions in 5G non-orthogonal multiple access (NOMA) networks. First, we derive a closed-form expression for the BER of IRS-NOMA transmissions under Rician fading channels. Then, by Monte Carlo simulations, we validate the proposed approximate BER expression, and show numerically that the derived BER expression is in good agreement with Monte Carlo simulations. Furthermore, we also analyze the BER performance of IRS-NOMA networks under Rician fading channels with different numbers of reflecting elements, and demonstrate that the performances improve monotonically as the number of reflecting devices increases.
Biochar is a novel carbon based material derived from waste that shows promising properties for several applications. In this paper we investigate its potential use as a low cost, greener alternative to commonly used aggregates employed to enhance the neutron shielding performance of concrete. Monte Carlo simulations are performed with the PHITS code to estimate the neutron attenuation of blank and biochar-reinforced concrete exposed to high energy neutrons. We find that the shielding performance of concrete with 15% biochar is comparable with commonly used materials such as Boron Carbide at 20% and exceeds that of Basalt fibers with the same concentration, making these composites an interesting greener alternative to current solutions. A combination of biochar and heavier fillers also show extremely promising performance.
The solvent effects on the relative free energies of solvation and the difference in partition coefficients (log P) for $Rb^+$ to $K^+$ mutation in several solvents have been investigated using Monte Carlo simulation (MCS) of statistical perturbation theory(SPT). In comparing the relative free energies for interconversion of one ion pair, $Rb^+$ to $K^+$, in $H_2O$(TIP4P) in this study with the relative free energies of the computer simulations and the experimental, we found that the figure in this study with the relative free energies of the computert simulations and the experimental, we found that the figure in this study is $-5.00\pm0.11$ kcal/mol and those of the computer simulations are $-5.40\pm1.9$, -5.5, and -5.4 kcal/mol. The experimental is -5.1 kcal/mol. There is good agreement among various studies, taking into account both methods used to obtain the hydration free energies and standard deviations. There is also good agreement between the calculated structural properties of this study and the simulations, ab initio and the experimental results. We have explained the deviation of the relationship between the free energy difference and the Onsager dielectric function of solvents by the electron pair donor properties of the solvents. For the $Rb^+$ and $K^+$ ion pair, the Onsager dielectric function of solvents (or solvent permittivity), donor number of solvent and the differences in solvation dominate the differences in the relative free energies of solvation and partition coefficients.
In this study, probabilistic steady seepage behavior of soil foundation beneath water retaining structures according to the location of cutoffs was studied. A Monte Carlo Simulation based on the random finite element method that considers the uncertainty and spatial variability of soil permeability was performed to evaluate the probabilistic seepage behavior. Fragility curves were developed by calculating the failure probability conditional on the occurrence of a given water level from the probability distribution obtained from Monte Carlo simulations. The fragility curve was prepared for the flow quantities such as flow rate through foundation soil, uplift force on the base of structure, and exit gradient in downstream to examine the reliability of the water retaining structure and the foundation soil. From the fragility curves, the effect of the location of cutoff wall on the reliability of water retaining structure and foundation soil according to the rise in water level was studied.
There is an inherent randomness for concrete microstructure even with the same manufacturing process. Meanwhile, the concrete material under the aqueous environment is usually not fully saturated by water. This study aimed to develop a stochastic micromechanical framework to investigate the probabilistic behavior of the unsaturated concrete from microscale level. The material is represented as a multiphase composite composed of the water, the pores and the intrinsic concrete (made up by the mortar, the coarse aggregates and their interfaces). The differential scheme based two-level micromechanical homogenization scheme is presented to quantitatively predict the concrete's effective properties. By modeling the volume fractions and properties of the constituents as stochastic, we extend the deterministic framework to stochastic to incorporate the material's inherent randomness. Monte Carlo simulations are adopted to reach the different order moments of the effective properties. A distribution-free method is employed to get the unbiased probability density function based on the maximum entropy principle. Numerical examples including limited experimental validations, comparisons with existing micromechanical models, commonly used probability density functions and the direct Monte Carlo simulations indicate that the proposed models provide an accurate and computationally efficient framework in characterizing the material's effective properties. Finally, the effects of the saturation degrees and the pore shapes on the concrete macroscopic probabilistic behaviors are investigated based on our proposed stochastic micromechanical framework.
Aboshosha, Haitham;Mara, Thomas G.;Izukawa, Nicole
Wind and Structures
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v.31
no.2
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pp.85-102
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2020
Accurate load evaluation is essential in any performance-based design. Design wind speeds and associated wind loads are well defined for synoptic boundary layer winds but not for thunderstorms. The method presented in the current study represents a new approach to obtain design wind speeds associated with thunderstorms and their gust fronts using historical data and Monte Carlo simulations. The method consists of the following steps (i) developing a numerical model for thunderstorm downdrafts (i.e. downbursts) to account for storm translation and outflow dissipation, (ii) utilizing the model to characterize previous events and (iii) extrapolating the limited wind speed data to cover life-span of structures. The numerical model relies on a previously generated CFD wind field, which is validated using six documented thunderstorm events. The model suggests that 10 parameters are required to describe the characteristics of an event. The model is then utilized to analyze wind records obtained at Lubbock Preston Smith International Airport (KLBB) meteorological station to identify the thunderstorm parameters for this location, obtain their probability distributions, and utilized in the Monte Carlo simulation of thunderstorm gust front events for many thousands of years for the purpose of estimating design wind speeds. The analysis suggests a potential underestimation of design wind speeds when neglecting thunderstorm gust fronts, which is common practice in analyzing historical wind records. When compared to the design wind speed for a 700-year MRI in ASCE 7-10 and ASCE 7-16, the estimated wind speeds from the simulation were 10% and 11.5% higher, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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