Methods for stochastic simulation of non-Gaussian wind pressure have increasingly addressed the efficiency and accuracy contents to offer an accurate description of the extreme value estimation of the long-span and high-rise structures. This paper presents a linear prediction and z-transform (LPZ) based Cumulative distribution function (CDF) mapping algorithm for the simulation of multivariate non-Gaussian fluctuating wind pressure. The new algorithm generates realizations of non-Gaussian with prescribed marginal probability distribution function (PDF) and prescribed spectral density function (PSD). The inverse linear prediction and z-transform function (ILPZ) is deduced. LPZ is improved and applied to non-Gaussian wind pressure simulation for the first time. The new algorithm is demonstrated to be efficient, flexible, and more accurate in comparison with the FFT-based method and Hermite polynomial model method in two examples for transverse softening and longitudinal hardening non-Gaussian wind pressures.
Multivariate simulation is necessary for cases where non-Gaussian processes at spatially distributed locations are desired. A simulation algorithm to generate non-Gaussian wind pressure fields is proposed. Gaussian sample fields are generated based on the spectral representation method using wavelet transforms method and then mapped into non-Gaussian sample fields with the aid of a CDF mapping transformation technique. To illustrate the procedure, this approach is applied to experimental results obtained from wind tunnel tests on the domes. A multivariate Gaussian simulation technique is developed and then extended to multivariate non-Gaussian simulation using the CDF mapping technique. It is proposed to develop a new wavelet-based CDF mapping technique for simulation of multivariate non-Gaussian wind pressure process. The efficiency of the proposed methodology for the non-Gaussian nature of pressure fluctuations on separated flow regions of different rise-span ratios of domes is also discussed.
Surmiri, Azam;Nayebi, Ali;Rokhgireh, Hojjatollah;Varvani-Farahani, Ahmad
Structural Engineering and Mechanics
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제75권1호
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pp.101-108
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2020
The present study intends to analyze damage in thin-walled steel cylinders undergoing constant internal pressure and thermal cycles through use of anisotropic continuum damage mechanics (CDM) model coupled with nonlinear kinematic hardening rule of Chaboche. Materials damage in each direction was defined based on plastic strain and its direction. Stress and strain distribution over wall-thickness was described based on the CDM model and the return mapping algorithm was employed based on the consistency condition. Plastic zone expansion across the wall thickness of cylinders was noticeably affected with change in internal pressure and temperature gradients. Expansion of plastic zone over wall-thickness at inner and outer surfaces and their boundaries demarking elastic and plastic regions was attributed to the magnitude of damage induced over thermomechanical cycles on the thin-walled samples tested at various pressure stresses.
전산유체와 전산구조 연계 방법을 사용하여 하부에 외부 장착물이 부착된 초음속 비행체의 날개에 대한 정적 공탄성 해석을 수행하였다. 전산유체와 전산구조의 연계를 위하여 두 개의 사상 알고리즘, 즉 압력 사상 알고리즘과 변위 사상 알고리즘이 사용되었다. 공력해석은 날개주위의 유동장을 구하기 위하여 비정렬 3차원 오일러 방정식을 이용하였고 구조변위를 구하기 위하여 유한요소해석 프로그램을 사용하였다. 연계 절차는 특정 수렴조건을 만족할 때까지 반복 수행되며, 전형적인 초음속 비행체 날개에 대한 정적 공탄성 해석을 수행하여 수렴된 날개 형상을 얻었다.
The sonar sensors can be divided into a piezo type and an electrostatic type according to a principle of an operating system. The electrostatic type of a sonar sensor is used for map building in this paper. If we know the characteristics of sonar sensor, we can derive the ultrasonic pressure equation from an acoustics theory. We, therefore, developed Ultrasonic Pressure Probabilistic Model (UPPM) to consider the sound pressure in the probability updating process. In this paper, we found that the quality of the resulting probability map is considerably improved, through combining the UPPM with the grid-based mapping algorithm.
The prediction method of future events using the time histories of velocity or pressure, etc., is a useful way for controlling various air vehicles. For example, the sensors of velocity or pressure can be used to extract the time mode coefficients of eigenmode of flow field, and then the result is applied to suppress wake or drag. The velocity information is mapped to the entire flow field, so this mapping function can be used to predict the future events based on the current information. The mapping function is composed of the huge amount of weight parameters, so the efficient way of finding these parameters is needed. Here, the neural network algorithm is studied to draw a mapping function using the number and location of velocity sensors.
In this study, a deep learning algorithm was used to diagnose electric potential signals obtained through CIPS and DCVG, used indirect inspection methods to confirm the soundness of buried pipes. The deep learning algorithm consisted of CNN(Convolutional Neural Network) model for diagnosing the electric potential signal and Grad CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping) for showing the flaw prediction point. The CNN model for diagnosing electric potential signals classifies input data as normal/abnormal according to the presence or absence of flaw in the buried pipe, and for abnormal data, Grad CAM generates a heat map that visualizes the flaw prediction part of the buried pipe. The CIPS/DCVG signal and piping layout obtained from the 3D finite element model were used as input data for learning the CNN. The trained CNN classified the normal/abnormal data with 93% accuracy, and the Grad-CAM predicted flaws point with an average error of 2m. As a result, it confirmed that the electric potential signal of buried pipe can be diagnosed using a CNN-based deep learning algorithm.
The amphibian breeding habitat is confirmed by mating call. In some cases, the researcher directly identifies the amphibian individual, but in order to designate the habitat, it is necessary to map the mating call region of the amphibian population. Until now, it has been a popular methodology for researchers to hear mating calls and outline their breeding habitats. To improve this subjective methodology, we developed a technique for mapping mating call regions using Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The technology uses a UAV, fitted with a sound recorder to record ground mating calls as it flies over an amphibian habitat. The core technology is to synchronize the recorded sound pressure with the flight log of the UAV and predict the sound pressure in a two-dimensional plane with probability density. For a demonstration study of this technology, artificial mating call was generated by a potable speaker on the ground and recorded by a UAV. Then, the recorded sound data was processed with an algorithm developed by us to map mating calls. As a result of the study, the correlation coefficient between the artificial mating call on the ground and the mating call map measured by the UAV was R=0.77. This correlation coefficient proves that our UAV recording system is sufficiently capable of detecting amphibian mating call regions.
In this paper, we propose the sound-mapping algorithm of the detected obstacle by ultrasonic sensors. We apply this algorithm to a Obstacle alarm for the visually impaired. In our system, we acquire obstacles information using ultrasonic sensors, and transform two-dimensional and distance information into sound-imaging information and vibrator with azimuth (direction) and distance. We implement this system with ultrasonic sensors to more effective expression of the obstacle information. The distance of an obstacle can be expressed by sound pressure level, and azimuth of the obstacles can be expressed by inter-aural time difference (ITD) and inter-aural level difference (ILD) that are two important cues in a binaural system. These are the principal cues for sound localization, to detect sound source. In this system, the obstacle is substituted with a sound source. The visually impaired receive sound information of obstacles by headphone.
The Reynolds equation, incorporating Elrods cavitation algorithm, is discretized on a rectangular grid in computational space through coordinate mapping in order to accurately analyze a herringbone grooved journal bearing of a spindle motor in a computer hard disk drive. The pressure distribution and cavitation area are determined by using the finite volume method. Predicted results are compared to experimental data of previous researchers. It was found that positive pressure is developed within the converging section of the bearing and that a cavity occurs in the diverging section. Cavitation has been neglected in the previous analysis of the herringbone grooved bearing. Load capacity and bearing torque are increased due to the increased of eccentricity and L/D and the decrease of the grooved width ratio. The maximum load capacity was found to occur at a groove angle of 30 degrees while bearing torque remains constant due to the variation of the groove angle. The cavitation region is significantly decreased with the inclusion of herringbone grooves. However, the region increases with the increase of the eccentricity, L/D, groove angle and the rotational speed and the decrease of the grooved width ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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