This paper presents a technique for determining the optimal number of elements in stochastic finite element analysis based on reliability analysis. Using the change-of-variable perturbation stochastic finite element approach, the probability density function of the dynamic responses of stochastic structures is explicitly determined. This method combines the perturbation stochastic finite element method with the change-of-variable technique into a united model. To further examine the relationships between the random fields, discretization of the random field parameters, such as the variance function and the scale of fluctuation, is also performed. Accordingly, the reliability index is calculated based on the explicit probability density function of responses with Gaussian or non-Gaussian random fields in any number of elements corresponding to the random field discretization. The numerical examples illustrate the effectiveness of the proposed method for a one-dimensional cantilever reinforced concrete column and a two-dimensional steel plate shear wall. The benefit of this method is that the probability density function of responses can be obtained explicitly without the use simulation techniques. Any type of random variable with any statistical distribution can be incorporated into the calculations, regardless of the restrictions imposed by the type of statistical distribution of random variables. Consequently, this method can be utilized as a suitable guideline for the efficient implementation of stochastic finite element analysis of structures, regardless of the statistical distribution of random variables.
Most civil engineering structures such as bridges, power plants, and offshore platforms are apt to suffer structural damages over their service lives caused by adverse loadings, such as earthquakes, wind and wave forces. Accumulation of structural damages over a long period of time might cause catastrophic structural failure. Therefore, a methodology for monitoring the structural integrity is essential for assuring the safety of the existing structures. A method for the damage assessment of structures by the second order inverse modal perturbation technique is presented in this paper. Perturbation equation consists of a matrix equation involving matrices of structural changes(stiffness and mass matrix changes) and matrices of modal property changes(natural frequency and mode shape changes). The damages of a structure are represented as changes in the stiffness matrix. In this study, a second order perturbation equation is formulated for the damage assessment of structures, and solved by an iterative procedure. The effectiveness of the proposed method has been investigated through a series of example analysis. The estimated results for the structural damage indicated that the present method yields resonable estimates for the structural changes.
In this paper, we first propose a new technique of the functional iterative methods VIM (Variational iteration method) and NHPM (New homotopy perturbation method) for solving two-point boundary value problems, and then we compare their numerical results with those of the finite difference method (FDM).
In this paper, the new optimal perturbation iteration method has been applied to solve the generalized regularized long wave equation. Comparing the new analytic approximate solutions with the known exact solutions reveals that the proposed technique is extremely accurate and effective in solving nonlinear wave equations. We also show that,unlike many other methods in literature, this method converges rapidly to exact solutions at lower order of approximations.
In this paper, a singularly perturbed ordinary differential equation with non-smooth data is considered. The numerical method is generated by means of a Petrov-Galerkin finite element method with the piecewise-exponential test function and the piecewise-linear trial function. At the discontinuous point of the coefficient, a special technique is used. The method is shown to be first-order accurate and singular perturbation parameter uniform convergence. Finally, numerical results are presented, which are in agreement with theoretical results.
Accurate ab initio computational chemistry has evolved dramatically. In particular, the development of multireference-based approaches has opened up a completely new area, and has had a profound impact on the potential of theoretical chemistry. Multireference-based perturbation theory (MRPT) is an extension of the closed-shell single reference Møller-Plesset method, and has been successfully applied to many chemical and spectroscopic problems. MRPT has established itself as an efficient technique for treating nondynamical and dynamical correlations. Usually, a complete active space self-consistent field (CASSCF) wave function is chosen as a reference function of MRPT. However, CASSCF often generates too many configurations, and the size of the active space can outgrow the capacity of the present technology. Many attempts have been proposed to reduce the dimension of CASSCF and to widen the range of applications of MRPT. This review focuses on our recent development in MRPT.
The problem of estimating the dynamic response of a distributed parameter system excited by a moving vehicle with random initial velocity and random vehicle body mass is investigated. By adopting the Galerkin's method and modal analysis, a set of approximate governing equations of motion possessing time-dependent uncertain coefficients and forcing function is obtained, and then the dynamic response of the coupled system can be calculated in deterministic sense. The statistical characteristics of the responses of the system are computed by using improved perturbation approach with respect to mean value. This method is simple and useful to gather the stochastic structural response due to the vehicle-passenger-bridge interaction. Furthermore, some of the statistical numerical results calculated from the perturbation technique are checked by Monte Carlo simulation.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.19
no.8
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pp.1822-1831
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1995
A general formulation of the design optimization problem with the random parameters is presented here. The formulation is based on the stochastic finite element second-order perturbation method ; it takes into full account of the stress and displacement constraints together with the rates of change of the random variables. A method of direct differentiation for calculating the sensitivity coefficients in regard to the governing equation and the second-order perturbed equation is derived. A gradient-based nonlinear programming technique is used to solve the problem. The numerical results are specifically noted, where the stiffness parameter and external load are treated as random variables.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.1
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pp.17-22
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1997
The stability robustness problem of linear discrete-time systems with time-varying perturbations is considered. By using Lyapunov direct method, the perturbation bounds for guaranteeing the quadratic stability of the uncertain systems are derived. In the previous results, the perturbation bounds are derived by the quadratic equation stemmed from Lyapunov method. In this paper, the bounds are obtained by a numerical optimization technique. Linear matrix inequalities are proposed to compute the perturbation bounds. It is demonstrated that the suggested bound is less conservative for the uncertain systems with unstructured perturbations and seems to be maximal in many examples. Furthermore, the suggested bound is shown to be maximal for the special classes of structured perturbations.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.6
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pp.359-365
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2005
This paper presents an reduced-order near-optimal controller for the congestion control of Available Bit Rate (ABR) service in Asynchronous Transfer Mode (ATM) networks. We introduce the model, of a class of ABR traffic, that can be controlled using a Explicit Rate feedback for congestion control in ATM networks. Since there are great computational complexities in the class of optimal control problem for the ABR model, the near-optimal controller via reduced-order technique is applied to this model. It is implemented by the help of weakly coupling and singular perturbation theory, and we use bilinear transformation because of its computational convenience. Since the bilinear transformation can convert discrete Riccati equation into continuous Riccati equation, the design problems of optimal congestion control can be reduced. Using weakly coupling and singular perturbation theory, the computation time of Riccati equations can be saved, moreover the real-time congestion control for ATM networks can be possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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