During the construction of crossing engineering one of the important measures to ensure the safety of subway operation is the implementation of deformation surveying to the existing subway tunnel. Guangzhou new subway line 2 engineering which crosses the existing tunnel is taken as the background. How to achieve intelligent and automatic deformation surveying forecast during the subway tunnel construction process is studied. Because large amount of surveying data exists in the subway construction, deformation analysis is difficult and prediction has low accuracy, a subway intelligent deformation prediction model based on the PBIL and support vector machine is proposed. The PBIL algorithm is used to optimize the exact key parameters combination of support vector machine though probability analysis and thereby the predictive ability of the model deformation is greatly improved. Through applications on the Guangzhou subway across deformation surveying deformation engineering the prediction method's predictive ability has high accuracy and the method has high practicality. It can support effective solution to the implementation of the comprehensive and accurate surveying and early warning under subway operation conditions with the environmental interference and complex deformation.
The reinforced-roadbed materials composed of crushed stones are used for preventing vertical deformation and reducing impact load caused by highspeed train. Repeated load application can induce deformation in the reinforced-roadbed layer so that it causes irregularity of track. Thus it is important to understand characteristics of permanent deformation in the reinforced-subbase materials. The characteristics of permanent deformation can be simulated by prediction model that can be obtained by performing repetitive triaxial test. The prediction model of permanent deformation is a key-role in construction of design method of track. The prediction model of permanent deformation is represented in usual as the hyperbolic function with increase of number of load repetition. The prediction model is sensitive to many factors including stress level etc. so that it is important to define parameters of the model as clearly as possible. Various data obtained from repetitive triaxial test and resonant column test using the reinforced-roadbed of crushed stone are utilized to develop a new prediction model based on concept of shear-stress ratio and elastic modulus. The new prediction model of permanent deformation can be adapted for developing design method of track in the future.
아스팔트 포장에서 소성변형은 교통하중에 의해 발생하는 가장 심각한 파손중의 하나이다. 현재 개발중인 한국형 포장 설계법은 역학적-경험적 설계법으로 다양한 포장 파손 예측모델을 필요로 한다. 이 연구는 포장설계시 아스팔트층에서 발생하는 소성 변형량을 예측할 수 있는 모델을 개발하여 포장의 공용성을 규명하고자 하였다. 본 논문은 아스팔트 혼합물의 소성변형에 영향을 미치는 인자를 규명하고, 소성변형 예측 모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 3단계 온도, 공극률을 조합한 19mm 밀입도 혼합물에 대하여 삼축압축 반복재하시험을 수행하였다. 그 결과 혼합물의 온도와 공극률이 소성변형 예측 모델 계수에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이에 근거하여 19mm밀입도 아스팔트 혼합물에 대한 소성변형 예측식을 다중 회귀분석을 통하여 개발하였으며, 개발된 모델을 검증하였다.
This paper aims at developing the prediction technique of the deformation for the embankment such as sea dike and shore protection relevant to reclamation project along the southern coast of the Korean Peninsula. Generally total deformation of a sea dike over clayey foundation are composed of immediate settlement, plastic deformation and consolidation settlement. Plastic deformation occurs when the ultimate bearing capacity is less than overburden pressure containing the stress increment due to the construction of an embankment. The reliable prediction of total settlement is very important since deformed final geometry of sea dike is directly connected for analysing the safety of the long-term slope failure and piping. During this study, plastic deformation, major part of deformation was analysed using the program developed by authors, whereas immediate settlement and consolidation settlement were predicted by Mochinaka and Sena's method and Terzaghi's 1-dimensional theory of consolidation respectively. In order to validate the prediction technique for the deformation, a case study of Koheung Bay reclamation works was carried out. A good agreement was obtained between observation and prediction, which means the applicability of the technique.
The block assembly of ship consists of a certain type of heat processes such as cutting, bending, welding, residual stress relaxation and fairing. The residual deformation due to welding is inevitable at each assembly stage. The geometric inaccuracy caused by the welding deformation tends to preclude the introduction of automation and mechanization and needs the additional man-hours for the adjusting work at the following assembly stage. To overcome this problem, a distortion control method should be applied. For this purpose, it is necessary to develop an accurate prediction method which can explicitly account for the influence of various factors on the welding deformation. Systematic and quantitative theoretical works to clarify the effects of various factors on the welding deformation have rarely been found. Therefore, in this paper, the effects of various factors, such as welding process and gravity on the butt welding deformation have been investigated through a number of numerical analyses. In addition, this paper proposes a simplified analysis method to predict the butt welding deformation in actual plate structure. For this purpose, a simple prediction model for butt welding deformations has been derived based on numerical and experimental results through the regression analysis. Based on these results, the simplified analysis method has been applied to some examples to show its validity.
The block assembly of ship consists of a certain type of heat processes such as cutting, bending welding residual stress relaxation and fairing. The residual deformation due to welding is inevitable at each assembly stage. The geometric inaccuracy caused by the welding deformation tends to preclude the introduction of automation and mechanization and needs the additional man-hours for the adjusting work at the following assembly stage. To overcome this problem, a distortion control method should be applied. For this purpose, it is necessary to develop an accurate prediction method which can explicitly account for the influence of various factors on the welding deformation. The validity of the prediction method must be also clarified through experiments. This paper proposes a simplified analysis method to predict the welding deformation of panel block structure. For this purpose, a simple prediction model for fillet welding deformations has been derived based on numerical and experimental results through the regression analysis. On the basis of these results, the simplified analysis method has been applied to some examples to show its validity.
There are many factors in machine tool error. These are thermal deformation, geometric error, machine's part assembly error, error caused by tool bending. Among them thermal error is 70% of total error of machine tool . Prediction of thermal error is very difficult. because of nonlinear tendency of machine tool deformation. In this study, we tried thermal error prediction by using multi regression analysis.
The block assembly of ship consists of a certain type of heat processes such as cutting, bending, welding, residual stress relaxation and fairing. The residual deformation due to welding is inevitable at each assembly stage. The geometric inaccuracy caused by the welding deformation tends to preclude the introduction of automation and mechanization and needs the additional man-hours for the adjusting work at the following assembly stage. To overcome this problem, a distortion control method should be applied. For this purpose, it is necessary to develop an accurate prediction method which can explicitly account for the influence of various factors on the welding deformation. The validity of the prediction method must be also clarified through experiments. This paper proposes a simplified analysis method to predict the welding deformation of panel block structure. For this purpose, a simple prediction model for fillet welding deformations has been derived based on numerical and experimental results through the regression analysis. On the basis of these results, the simplified analysis method has been applied to some examples to show its validity.
An analysis procedure is proposed to improve the prediction accuracy of springback as well as to evaluate the structural stability of the tooling used for fabricating a side sill part from UHSS. The analysis couples the stamping analysis and the subsequent analysis of the tool structural. The deformation and stress results for the tool structure are obtained from the proposed analysis procedure. The results show that the amount of deformation and stresses are so high that the tool structure must be reinforced and the tooling design must consider structural stability. Springback is predicted with CAE in order to compare the prediction accuracy between the given tool geometry and the geometry from the structural analysis. The simulation results with the deformed tool can predict the experimental springback tendency accurately.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.185-189
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2006
Time series analysis is a frequently effective method of constructing model and prediction in data processing of deformation monitoring. The monitoring data sample must to be as more as possible and time intervals are equal roughly so as to construct time series model accurately and achieve reliable prediction. But in the project practice of GPS deformation monitoring, the monitoring data sample can't be obtained too much and time intervals are not equal because of being restricted by all kinds of factors, and it contains many variates in the deformation model moreover. It is very important to study the data processing method for small samples and multi-variates time series in GPS deformation monitoring. A new method of establishing small samples and multi-variates deformation model and prediction model are put forward so as to resolve contradiction of small samples and multi-variates encountered in constructing deformation model and improve formerly data processing method of deformation monitoring. Based on the system theory, a deformation body is regarded as a whole organism; a time-dependence linear system model and a time-dependence bilinear system model are established. The dynamic parameters estimation is derived by means of prediction fit and least information distribution criteria. The final example demonstrates the validity and practice of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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