• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제9권1호
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• pp.13-28
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• 2009

In this paper we propose a method for designing optimum degradation test based on nonlinear random-coefficients models. We use the approximated expression of the Fisher information matrix for nonlinear random-coefficients models. We apply the simplex algorithm to the inverse of the determinant of Fisher information matrix to satisfy the D-optimal criterion. By comparison of the results from PDP degradation data, we suggest a general guideline to obtain optimum experimental design for determining inspection intervals and number of samples in degradation testing.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권2호
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• pp.345-356
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• 1999

This paper deals with the problem of estimating regression coefficients in nonlinear regression model having random regressor. The sufficient conditions for consistency of the $L_1$-estimator with random regressor are given and discussed in this paper. An example is given to illustrate the application of the main results.

• Earthquakes and Structures
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• 제8권4호
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• pp.915-934
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• 2015

Within the context of Structural Health Monitoring (SHM), it is often the case that structural systems are described by uncertainty, both with respect to their parameters and the characteristics of the input loads. For the purposes of system identification, efficient modeling procedures are of the essence for a fast and reliable computation of structural response while taking these uncertainties into account. In this work, a reduced order metamodeling framework is introduced for the challenging case of nonlinear structural systems subjected to earthquake excitation. The introduced metamodeling method is based on Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous input (NARX), able to describe nonlinear dynamics, which are moreover characterized by random parameters utilized for the description of the uncertainty propagation. These random parameters, which include characteristics of the input excitation, are expanded onto a suitably defined finite-dimensional Polynomial Chaos (PC) basis and thus the resulting representation is fully described through a small number of deterministic coefficients of projection. The effectiveness of the proposed PC-NARX method is illustrated through its implementation on the metamodeling of a five-storey shear frame model paradigm for response in the region of plasticity, i.e., outside the commonly addressed linear elastic region. The added contribution of the introduced scheme is the ability of the proposed methodology to incorporate uncertainty into the simulation. The results demonstrate the efficiency of the proposed methodology for accurate prediction and simulation of the numerical model dynamics with a vast reduction of the required computational toll.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권2호
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• pp.106-121
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• 2020

항 외곽시설 신뢰성 설계가 합리적으로 구현하기 위해서는 우리나라 해양환경 특성이 반영된 확률모형이 필요하며 이러한 시각에서 본 연구에서는 천 해역 확률모형 개발을 위한 기초연구의 일부로 불규칙 파랑 천수 과정을 수치 모의하였다. 수치 모의는 자연해안에서 흔히 관측되는 사주가 원빈에 형성된 해안을 대상으로 수행하였으며 파랑모형은 spatially filtered Navier-Stokes Eq., LES[Large Eddy Simulation], one equation dynamic Smagorinsky turbulence closure 등으로 구성하였다. 불규칙 파랑은 우리나라 동해안에서 관측되는 너울 특성을 반영하기 위해 다양한 첨두 증강계수를 지니는 JONSWAP 스펙트럼과 random phase method를 사용하여 모의하였다. 파고분포의 모수는 먼저 수치 모의에서 관측된 자유수면 시계열 자료를 threshold crossing method로 파별 해석[wave by wave analysis]하여 개별 파랑을 특정하고, 이어 이렇게 특정된 파마루와 파곡 빈도 해석결과로부터 산출하였다. 모의결과 현재 천 해역 파고분포를 대표하는 수정 Glukhovskiy 파고분포는 큰 파고와 작은 파고 발생확률은 과다하게, 중간 크기 파고 발생확률은 과소하게 평가하는 것으로 모의 되었으며, 이에 반해 본 논문에서 제시된 파고분포의 경우 일치도가 상당하였다. 또한, 전술한 수정 Glukhovskiy 파고분포와의 간극은 쇄파역에서 제일 현저하게 관측되어 수정 Glukhovskiy 파고분포를 쇄파역 언저리에 거치되는 외곽시설 신뢰성 설계에 적용하는 일은 지양되어야 할 것으로 판단된다.