Drawing on its extensive experience with natural disasters, Japan has been dispatching Japan Disaster Relief (JDR) team to disaster-stricken countries to provide specialist assistance in rescue and medical operations. The JDR team has assisted in the wake of disasters including the 2004 Indian Ocean Earthquake and the 2008 Sichuan Earthquake in China. Information about the affected area is essential for a rapid disaster response. However, it can be difficult to gather information on damages in the immediate post-disaster period. To help overcome this problem, we have built on an Earthquake Damage Estimation System. This system makes it possible to produce distributions of the earthquake's seismic intensity and structural damage based on pre-calculated data such as landform and site amplification factors for Peak Ground Velocity, which are estimated from a Digital Elevation Model, as well as population distribution. The estimation result can be shared with the JDR team and with other international organizations through communications satellite or the Internet, enabling more effective rapid relief operations.
Kim, Dae-Young;Kim, Ji-Young;Kim, Han-Young;Lee, Myung-Ho;Kim, Sang-Dae
한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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2004.05a
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pp.245-251
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2004
This paper discuss the conditionally sampled actual wind pressure distributions causing peak quasi-static wind loads in the large span roofs using the wind pressures at many locations on dome models measured simultaneously in a wind tunnel. The actual extreme pressure distributions are compared itk load-response-correlation (LRC) method and the quasi-steady pressure distributions. Based on the results, the reason for the discrepancy in the LRC pressure distribution and the actual extreme pressure distribution are discussed. Futhermore, a brief discussion is made of the equivalent static wind load estimation for the large span roofs.
One of the major components for performance based seismic design is accurate estimation of critical seismic demand parameters. While nonlinear seismic analysis is the most appropriate analysis method for estimation of seismic demand parameters, this method is very time consuming and complex. Single mode pushover analysis method, N2 method and multi-mode pushover analysis method, modal pushover analysis (MPA) are two nonlinear static methods that have recently been used for seismic performance evaluation of few lateral load-resisting systems. This paper further investigates the applicability of N2 and MPA methods for estimating the seismic demands of ductile unstiffened steel plate shear walls (SPSWs). Three different unstiffened SPSWs (4-, 8-, and 15-storey) designed according to capacity design approach were analysed under artificial and real ground motions for Vancouver. A comparison of seismic response quantities such as, height-wise distribution of floor displacements, storey drifts estimated using N2 and MPA methods with more accurate nonlinear seismic analysis indicates that both N2 and MPA procedures can reasonably estimates the peak top displacements for low-rise SPSW buildings. In addition, MPA procedure provides better predictions of inter-storey drifts for taller SPSW. The MPA procedure has been extended to provide better estimate of base shear of SPSW.
Kim, Jonggun;Park, Younshik;Jeon, Ji-Hong;Engel, Bernard A.;Ahn, Jaehun;Park, Young Kon;Kim, Ki-sung;Choi, Joongdae;Lim, Kyoung Jae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.23
no.4
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pp.474-481
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2007
With population growth, industrialization, and urbanization within the watershed, the hydrologic response changed dramatically, resulting in increases in peak flow with lesser time to peak and total runoff with shortened time of concentration. Infiltration is directly affected by initial soil moisture condition, which is a key element to determine runoff. Influence of the initial soil moisture condition on hydrograph analysis should be evaluated to assess land use change impacts on runoff and non-point source pollution characteristics. The Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model has been widely used for the estimation of the direct runoff worldwide. The L-THIA model was applied to the Little Eagle Creek (LEC) watershed and Its estimated direct runoff values were compared with the BFLOW filtered direct runoff values by other researchers. The $R^2$ value Was 0.68 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.64. Also, the L-THIA estimates were compared with those separated using optimized $BFI_{max}$ value for the Eckhardt filter. The $R^2$ value and the Nash-Sutcliffe coefficient value were 0.66 and 0.63, respectively. Although these higher statistics could indicate that the L-THIA model is good in estimating the direct runoff reasonably well, the Antecedent Moisture Condition (AMC) was not adjusted in that study, which might be responsible for mismatches in peak flow between the L-THIA estimated and the measured peak values. In this study, the L-THIA model was run with AMC adjustment for direct runoff estimation. The $R^2$ value was 0.80 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.78 for the comparison of L-THIA simulated direct runoff with the filtered direct runoff. However there was 42.44% differences in the L-THIA estimated direct runoff and filtered direct runoff. This can be explained in that about 80% of the simulation period is classified as 'AMC I' condition, which caused lower CN values and lower direct runoff estimation. Thus, the coefficients of the equation to adjust CN II to CN I and CN III depending on AMC condition were modified to minimize adjustments impacts on runoff estimation. The $R^2$ and the Nash-Sutcliffe coefficient values increase, 0.80 and 0.80 respectively. The difference in the estimated and filtered direct runoff decreased from 42.44% to 7.99%. The results obtained in this study indicate the AMC needs to be considered for accurate direct runoff estimation using the L-THIA model. Also, more researches are needed for realistic adjustment of the AMC in the L-THIA model.
In this paper, we propose a new load forecasting method for smart air conditioning (A/C) based on the modified thermodynamics of indoor temperature and the unbiased finite memory estimator (UFME). Based on modified first-order thermodynamics, the dynamic behavior of indoor temperature can be described by the time-domain state-space model, and an accurate estimate of indoor temperature can be achieved by the proposed UFME. In addition, a reliable A/C load forecast can be obtained using the proposed method. Our study involves the experimental validation of the proposed A/C load forecasting method and communication construction between DR server and HEMS in a test bed. Through experimental data sets, the effectiveness of the proposed estimation method is validated.
In this paper a novel approach is proposed to address the problem of deriving non-stationary stochastic processes which are compatible in the mean sense with a given (target) response (uniform hazard) spectrum (UHS) as commonly desired in the aseismic structural design regulated by contemporary codes of practice. The appealing feature of the approach is that it is non-iterative and "one-step". This is accomplished by solving a standard over-determined minimization problem in conjunction with appropriate median peak factors. These factors are determined by a plethora of reported new Monte Carlo studies which on their own possess considerable stochastic dynamics merit. In the proposed approach, generation and treatment of samples of the processes individually on a deterministic basis is not required as is the case with the various "two-step" approaches found in the literature addressing the herein considered task. The applicability and usefulness of the approach is demonstrated by furnishing extensive numerical data associated with the elastic design UHS of the current European (EC8) and the Chinese (GB 50011) aseismic code provisions. Purposely, simple and thus attractive from a practical viewpoint, uniformly modulated processes assuming either the Kanai-Tajimi (K-T) or the Clough-Penzien (C-P) spectral form are employed. The Monte Carlo studies yield damping and duration dependent median peak factor spectra, given in a polynomial form, associated with the first passage problem for UHS compatible K-T and C-P uniformly modulated stochastic processes. Hopefully, the herein derived stochastic processes and median peak factor spectra can be used to facilitate the aseismic design of structures regulated by contemporary code provisions in a Monte Carlo simulation-based or stochastic dynamics-based context of analysis.
In this paper a novel non-iterative approach is proposed to address the problem of deriving non-stationary stochastic processes which are compatible in the mean sense with a given (target) response (uniform hazard) spectrum (UHS) as commonly desired in the aseismic structural design regulated by contemporary codes of practice. This is accomplished by solving a standard over-determined minimization problem in conjunction with appropriate median peak factors. These factors are determined by a plethora of reported new Monte Carlo studies which on their own possess considerable stochastic dynamics merit. In the proposed approach, generation and treatment of samples of the processes individually on a deterministic basis is not required as is the case with the various approaches found in the literature addressing the herein considered task. The applicability and usefulness of the approach is demonstrated by furnishing extensive numerical data associated with the elastic design UHS of the current European (EC8) and the Chinese (GB 50011) aseismic code provisions. Purposely, simple and thus attractive from a practical viewpoint, uniformly modulated processes assuming either the Kanai-Tajimi (K-T) or the Clough-Penzien (C-P) spectral form are employed. The Monte Carlo studies yield damping and duration dependent median peak factor spectra, given in a polynomial form, associated with the first passage problem for UHS compatible K-T and C-P uniformly modulated stochastic processes. Hopefully, the herein derived stochastic processes and median peak factor spectra can be used to facilitate the aseismic design of structures regulated by contemporary code provisions in a Monte Carlo simulation-based or stochastic dynamics-based context of analysis.
Kanee, Ali Reza Taghavee;Kani, Iradj Mahmood Zadeh;Noorzad, Assadollah
Earthquakes and Structures
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v.5
no.1
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pp.49-65
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2013
This article presents the statistical characteristics of elastic floor acceleration spectra that represent the peak response demand of non-structural components attached to a nonlinear supporting frame. For this purpose, a set of stiff and flexible general moment resisting frames with periods of 0.3-3.6 sec. are analyzed using forty-nine near-field strong ground motion records. Peak accelerations are derived for each single degree of freedom non-structural component, supported by the above mentioned frames, through a direct-integration time-history analysis. These accelerations are obtained by Floor Acceleration Response Spectrum (FARS) method. They are statistically analyzed in the next step to achieve a better understanding of their height-wise distributions. The factors that affect FARS values are found in the relevant state of the art. Here, they are summarized to evaluate the amplification and/or reduction of FARS values especially when the supporting structures undergo inelastic behavior. The properties of FARS values are studied in three regions: long-period, fundamental-period and short-period. Maximum elastic acceleration response of non-structural component, mounted on inelastic frames, depends on the following factors: inelasticity intensity and modal periods of supporting structure; natural period, damping ratio and location of non-structural component. The FARS values, corresponded to the modal periods of supporting structure, are strongly reduced beyond elastic domain. However, they could be amplified in the transferring period domain between the mentioned modal periods. In the next step, the amplification and/or reduction of FARS values, caused by inelastic behavior of supporting structure, are calculated. A parameter called the response acceleration reduction factor ($R_{acc}$), has been previously used for far-field earthquakes. The feasibility of extending this parameter for near-field motions is focused here, suggested repeatedly in the relevant sources. The nonlinearity of supporting structure is included in ($R_{acc}$) for better estimation of maximum non-structural component absolute acceleration demand, which is ordinarily neglected in the seismic design provisions.
The maximum along-wind displacement of a considerable amount of building under simulated wind loads is computed with the aim to produce a simple prediction model using multiple regression analysis with variables transformation. The Shinozuka and Newmark methods are used to simulate the turbulent wind and to calculate the dynamic response, respectively. In order to evaluate the prediction performance of the regression model with longer degree of determination, two complex structural models were analyzed dynamically. In addition, the prediction model proposed is used to estimate and compare the maximum response of two test buildings studied with wind loads by other authors. Finally, it was proved that the prediction model is reliable to estimate the maximum displacements of structures subjected to the wind loads.
The automated demand response (DR) program encourages consumers to participate in grid operation by reducing power consumption or deferring electricity usage at peak time automatically. However, successful deployment of the automated DR program sphere needs careful assessment of appliances load profile (ALP). To this end, the recent method estimates frequency, consistency, and peak time consumption parameters of the daily ALP to compute their potential score to be involved in the DR event. Nonetheless, as the daily ALP is subject to varying with respect to the DR time ALP, the existing method could lead to an inappropriate estimation; in such a case, inappropriate appliances would be selected at the automated DR operation that effected a consumer comfort level. To address this challenge, we propose a more proper method, in which all the three parameters are calculated using ALP that overlaps with DR time, not the total daily profile. Furthermore, evaluation of our method using two public residential electricity consumption data sets, i.e., REDD and REFIT, shows that our energy management systems (EMS) could properly match a DR target. A more optimal selection of appliances for the DR event achieves a power consumption decreasing target with minimum comfort level reduction. We believe that our approach could prevent the loss of both utility and consumers. It helps the successful automated DR deployment by maintaining the consumers' willingness to participate in the program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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