In this paper, we conduct sensitivity analysis of parameters used for inverse modeling in order to estimate the PM10 emissions from the 16 areas in East Asia accurately. Parameters used in sensitivity analysis are R, the observational error covariance matrix, and B, a priori (background) error covariance matrix. In previous studies, it was used with the predetermined parameter empirically. Such a method, however, has difficulties in estimating an accurate emissions. Therefore, an automatically determining method for the most suitable value of R and B with an error measurement criteria and posteriori emissions accuracy is required. We determined the parameters through a sensitivity analysis, and improved the accuracy of posteriori emissions estimation. Inverse modeling methods used in the emissions estimation are pseudo inverse, NNLS (Nonnegative Least Square), and BA(Bayesian Approach). Pseudo inverse has a small error, but has negative values of emissions. In order to resolve the problem, NNLS is used. It has a unrealistic emissions, too. The problems are resolved with BA(Bayesian Approach). We showed the effectiveness and the accuracy of three methods through case studies.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.05a
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pp.802-807
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2002
The updating of FE model to match it with the experimental results needs the modal information. There are two cases where this methodology is ill-equip to deal with; under-determined and ill-conditioning problem. The feedback exciter that uses the summation of the white noise and the signals from the measurement sensors multiplied with feedback gains can deal with these problems as the new modal data from the closed loop system generate more constraints the updating parameters should obey. The new modal data from the closed loop system should be different to enhance the condition of the modal sensitivity matrix. In this research, a guide for the selection of the sensor locations and the decision of the corresponding output feedback gains is proposed. This method is based on the sensitivity of the modal data with respect to the feedback gains. Through the proper selection of the exciter and sensor locations and the feedback gain, the eigenvalue sensitivity of the updating parameters which cause the ill-conditioning of the modal sensitivity matrix can be modified and consequently the error contamination in updating parameters are reduced.
The purpose of this paper is to study the following ; (1) how the stability and sensitivity of a given stream water quality model can be analyzed theoretically by means of the stability theory and the sensitivity theory, and (2) point out that the results of this study prove that numerical analysis for the given stream water quality model is reliable, and the model is sensitive for the variations of parameters. A stability theory which is described by the infinite Fourier series is used to analyze the numerical scheme of the model. The numerical shheme is used a backward implicit scheme. a sensitivity theory which is described by the first order linear vector equation is used to analyze theoretically the effect of variations of water quality parameters such as BOD loads, flow rate, temperature. The results of sensitivity theory are of general applicability and are presented in a analytical form. The results of this study seems to be satisfactory for the reliability of stream water quality model with respect to the numerical scheme and the variations of the water quality parameters.
A novel multistage approach is developed for structural model updating based on sensitivity ranking of the selected updating parameters. Modal energy-based sensitivities are formulated, and maximum-normalized indices are designed for sensitivity ranking. Based on the ranking strategy, a multistage approach is proposed, where these parameters to be corrected with similar sensitivity levels are updated simultaneously at the same stage, and the complete procedure continues sequentially at several stages, from large to small, according to the predefined levels of the updating parameters. At every single stage, a previously developed cross model cross mode (CMCM) method is used for structural model updating. The effectiveness and robustness of the multistage approach are investigated by implementing it on an offshore structure, and the performances are compared with non-multistage approach using numerical and experimental vibration information. These results demonstrate that the multistage approach is more effective for structural model updating of offshore platform structures even with limited information and measured noise. These findings serve as a preliminary strategy for structural model updating of an offshore platform in service.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.6
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pp.167-177
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2003
In this study, a mathematical nonlinear dynamic model is introduced to predict the damping force of automotive shock absorber. And 11 design parameters were proposed for the sensitivity analysis of damping force. Design parameters consist of 5 piston valve design parameters, 5 body valve design parameters and 1 initial pressure of reservoir chamber air. All of these design parameters are main design parameters of shock absorber in the procedure of shock absorber design. The simulation results of this paper offer qualitative information of damping force variation according to variation of design parameters. Therefore, simulation results of this paper can be usefully use in the design procedure of shock absorber
Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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2004.06a
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pp.52-57
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2004
In order to analyze key parameters of important radionuclides in dose evaluation model of decommissioning site, a sensitivity analysis was performed. This analysis assumed a resident farmer for an exposure scenario and 0.037Bq/g for the concentration of radionuclides. As a result of sensitivity analysis, the key parameters of radionuclides considered were the area of contaminated zone, external gamma shielding factor and indoor time fraction for Cs-137 and Co-60. The key parameters for C-14 were the environmental parameters and hydrological parameters of unsaturated zone. Also, the key parameter for Sr-90 was the density of contaminated zone.
Measuring spectral reflectance can be regarded as obtaining inherent color parameters, and spectral reflectance has been used in image processing. Model-based spectrum recovering, one of the method for obtaining spectral reflectance, uses ordinary camera with multiple illuminations. Conventional model-based methods allow to recover spectral reflectance efficiently by using only a few parameters, however it requires some parameters such as power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. In this paper, we propose an enhanced model-based spectrum recovering method without pre-measured parameters: power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. Instead of measuring each parameters, spectral reflectance can be efficiently recovered by estimating and using the spectrum characteristic matrix which contains spectrum parameters: basis function, power spectrum of illumination, and spectrum sensitivity of camera. The spectrum characteristic matrix can be easily estimated using captured images from scenes with color checker under multiple illuminations. Additionally, we suggest fast recovering method preserving positive constraint of spectrum by nonnegative basis function of spectral reflectance. Results of our method showed accurately reconstructed spectral reflectance and fast constrained estimation with unmeasured camera and illumination. As our method could be conducted conveniently, measuring spectral reflectance is expected to be widely used.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.14
no.1
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pp.44-51
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2018
The purpose of RAM analysis in weapon systems is to reduce life cycle costs, along with improving combat readiness by meeting RAM target value. We analyzed the sensitivity of the RAM analysis parameters to the use of the operating system by using the Markov Process based model (MPS, Markov Process Simulation) developed for RAM analysis. A Markov process-based RAM analysis model was developed to analyze the sensitivity of parameters (MTBF, MTTR and ALDT) to the utility of the 81mm mortar. The time required for the application to reach the steady state is about 15,000H, which is about 2 years, and the sensitivity of the parameter is highest for ALDT. In order to improve combat readiness, there is a need for continuous improvement in ALDT.
In this study, and analytical method for ride sensitivity analysis of a train with non-linear suspension elements are proposed. Non-linear characteristics of springs and dampers for primary and secondary suspensions of a train are parameterized using polynomial interpolation. Vertical dynamic model of a three-body train running on straight rail with the predetermined roughness expressed in terms of spectral density function is set up and its equations of motion for ride analysis are derived. Using the direct differentiation method, sensitivity equations of the vertical dynamic model with respect to design parameters associated with non-linearity of suspensions are obtained. Based on the sensitivity analysis, improvement of ride is achieved by varying appropriate suspension parameters.
The behavior of steel-concrete composite beams is strongly influenced by the type of shear connection between the steel beam and the concrete slab. For accurate analytical predictions, the structural model must account for the interlayer slip between these two components. This paper focuses on a procedure for response sensitivity analysis using state-of-the-art finite elements for composite beams with deformable shear connection. Monotonic and cyclic loading cases are considered. Realistic cyclic uniaxial constitutive laws are adopted for the steel and concrete materials as well as for the shear connection. The finite element response sensitivity analysis is performed according to the Direct Differentiation Method (DDM); its analytical derivation and computer implementation are validated through Forward Finite Difference (FFD) analysis. Sensitivity analysis results are used to gain insight into the effect and relative importance of the various material parameters in regards to the nonlinear monotonic and cyclic response of continuous composite beams, which are commonly used in bridge construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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