Due to climate change and aging of reservoirs, damage to embankment slopes is increasing. However, the safety diagnosis of the reservoir slope is mainly conducted by visual observation, and the time and economic cost are formidable to apply soil mechanical tests and slope stability analysis. Accordingly, this study presented a predicting method for the compaction and strength characteristics of the reservoir embankment soil using a portable static cone penetration test. The predicted items consisted of dry density, cohesion, and internal friction angle, which are the main factors of slope stability analysis. Portable static cone penetration tests were performed at 19 reservoir sites, and prediction equations were constructed from the correlation between penetration resistance data and test results of soil samples. The predicted dry density and strength parameters showed a correlation with test results between R2 0.40 and 0.93, and it was found to replace the test results well when used as input data for slope stability analysis (R2 0.8134 or more, RMSE 0.0320 or less). In addition, the prediction equations for the minimum safety factor of the slope were presented using the penetration resistance and gradient. As a result of comparing the predicted safety factor with the analysis results, R2 0.5125, RMSE 0.0382 in coarse-grained soil, R2 0.4182 and RMSE 0.0628 in fine-grained soil. The results of this study can be used as a way to improve the existing slope safety diagnosis method, and are expected to be used to predict the characteristics of various soils and inspect slopes.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제4권
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pp.109-120
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1993
Using a noninformative prior and a gamma prior, the Bayesian predictive density and the prediction intervals for a future observation or the p-th order statistic of n' future observations from the Burr distribution have been obtained. In additions, we examine the sensitivities of the results to the choice of model.
In this paper the normalized innovations squared of a Kalman filter is used to detect a bias level in prediction errors due to target accelerations. The probability density function of the normalized innovation squared is obtained for a steady state Kalman filter, and it is used to calculate the detection probability of the bias level. A typical example is given to compute the detection probability.
Artificial neural networks (ANNs) are a new type of information processing system based on modeling the neural system of human brain. The prediction of swell pressures from easily determined soil properties, namely, initial dry density, initial water content, and plasticity index, have been investigated by using artificial neural networks. The results of the constant volume swell tests in oedometers, performed on statically compacted specimens of Bentonite-Kaolinite clay mixtures with varying soil properties, were trained in an ANNs program and the results were compared with the experimental values. It is observed that the experimental results coincided with ANNs results.
대부분의 도로교통소음 예측 방법에서는 음파가 자유로이 전과된다고 가정하였다. 그러나 도시가노변의 건물들은 음파를 반재시켜 도로내에 음에너지를 증가시키고 있다 따라서 본 연구는 반사조건을 고려한 도로교통소음 예측 방법을 찾고자 한다. 이 방법은 예측식에 반재효과를 고려하여 $L_{10},\;L_{50},\;L_{90}$ 및 $L_{eq}$ 등의 소음레벨을 구하는 것이다. 제시된 예측 방법의 적합성을 파악하기 위해 측정조사된 교통 등의 특성을 예측식에 잠용하여 예측된 소음레벨과 실측된 소음레벨을 비교분석하였다. 전반적으로 예측 소음레벨과 실측 소음레벨이 일치하였다. 그러므로 본 연구에서 제시하고 있는 반사조건을 고려한 예측 방법이 도시가노에서 도로교통소음 예측에 적합한 것으로 사료된다.
In the present study, laboratory pull-out tests with various geogrid shapes are carried out to investigate behavior characteristics of the geogrid. Also, an interface pullout formula is proposed for predicting and interpreting pullout test result. The analytical model is based on the assumption that the reinforcement is linear elastic during the pullout test. And then, maximum pullout force, frictional resistance and active length for each of the grid density ratio are predicted based on the interface pullout formula. The predicted results were compared with those of pullout tests, and showed in general good agreements.
Fatigue damage of 2.2Ni-1Cr-0.5Mo steel used fir high strength pressure tubes and vessels was evaluated using uniaxial specimens subjected to strain-controlled fatigue loading. Based on the fatigue test results from different strain ratios of -2. -i 0, 0.5, 0.75, the fatigue damage of the steel was represented by using a cyclic strain energy density. Mean stress relaxation depended on the magnitude of the applied strain amplitude. The high pressure vessel steel exhibited the cyclic softening behavior. Total strain energy density consisting of the plastic strain energy density and the elastic tensile strain energy density described fairly well the fatigue life of the steel, taking the mean stress effects into account. Compared to other fatigue damage parameters, fatigue life prediction by the cyclic strain energy density showed a good correlation with the experimental fatigue lift within a factor of 3.
The ultrasonic velocities of sintered aluminum with varying density were measured in order to deduce the mechanical properties for optimum design of the sintered aluminum. Specimens with different densities were prepared by the plasma activated sintering machine. The density distribution of sintered aluminum becomes partially inhomogeneous because of the friction between the powder and the die during compaction. The elastic moduli are increased as the ultrasonic velocity is increased. Furthermore, Poisoon's ratio is depending on not only the density but also the size and distribution of voids. As the specimen's thickness increases, the center frequency in the frequency spectrum of the reflection wave is shifted to the low frequency. The attenuation coefficient of ultrasonic wave is decreased inversely as the density increased.
Fuzzy information representation of multi-source spatial data is applied to landslide hazard mapping. Information representation based on frequency ratio and non-parametric density estimation is used to construct fuzzy membership functions. Of particular interest is the representation of continuous data for preventing loss of information. The non-parametric density estimation method applied here is a Parzen window estimation that can directly use continuous data without any categorization procedure. The effect of the new continuous data representation method on the final integrated result is evaluated by a validation procedure. To illustrate the proposed scheme, a case study from Jangheung, Korea for landslide hazard mapping is presented. Analysis of the results indicates that the proposed methodology considerably improves prediction capabilities, as compared with the case in traditional continuous data representation.
Densities of molten salt mixtures of eutectic LiCl-KCl with $UCl_3$, $CeCl_3$, or $LaCl_3$ at various concentrations (up to 13 wt%) were measured using a liquid surface displacement probe. Linear relationships between the mixture density and the concentration of the added salt were observed. For $LaCl_3$ and $CeCl_3$, the measured densities were significantly higher than those previously reported from Archimedes' method. In the case of $LiCl-KCl-UCl_3$, the data fit the ideal mixture density model very well. For the other salts, the measured densities exceeded the ideal model prediction by about 2%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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