In this paper, we describe a notion of sensor modeling method in multisensor data fusion using fuzzy set theory. Each sensor module is characterized by its fuzzy constraints to specific features of environment. These sensor fuzzy constraints can be imposed on multisensory data to verify their degree of truth and compatibility toward the final decision making. In comparison with other sensor modeling methods, such as probabilistic models or rule-based models, the proposed method is very simple and can be easily implemented in intelligent robot systems.
Windborne debris is a major cause of structural damage during severe windstorms and hurricanes owing to its direct impact on building envelopes as well as to the 'chain reaction' failure mechanism it induces by interacting with wind pressure damage. Estimation of debris risk is an important component in evaluating wind damage risk to residential developments. A debris risk model developed by the authors enables one to analytically aggregate damage threats to a building from different types of debris originating from neighboring buildings. This model is extended herein to a general debris risk analysis methodology that is then incorporated into a vulnerability model accounting for the temporal evolution of the interaction between pressure damage and debris damage during storm passage. The current paper (Part I) introduces the debris risk analysis methodology, establishing the mathematical modeling framework. Stochastic models are proposed to estimate the probability distributions of debris trajectory parameters used in the method. It is shown that model statistics can be estimated from available information from wind-tunnel experiments and post-damage surveys. The incorporation of the methodology into vulnerability modeling is described in Part II.
Hur, Jieun;Althoff, Eric;Sezen, Halil;Denning, Richard;Aldemir, Tunc
Nuclear Engineering and Technology
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제49권2호
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pp.387-394
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2017
Seismic probabilistic risk assessment (SPRA) requires a large number of simulations to evaluate the seismic vulnerability of structural and nonstructural components in nuclear power plants. The effect of structural modeling and analysis assumptions on dynamic analysis of 3D and simplified 2D stick models of auxiliary buildings and the attached nonstructural components is investigated. Dynamic characteristics and seismic performance of building models are also evaluated, as well as the computational accuracy of the models. The presented results provide a better understanding of the dynamic behavior and seismic performance of auxiliary buildings. The results also help to quantify the impact of uncertainties associated with modeling and analysis of simplified numerical models of structural and nonstructural components subjected to seismic shaking on the predicted seismic failure probabilities of these systems.
도심지 지하철 및 산악 터널의 굴착과 관련한 지하수유동 해석 및 환경 영향 평가를 위해 3차원 유한 차분 모형인 MODFLOW가 널리 이용되고 있는 추세이다. 수치해석 결과는 일반적으로 경계조건, 초기조건, 개념 모델 설정 및 수리 물성치 등에 의해 차이가 난다. 따라서 대상 해석 영역의 실제 상황을 반영한 지하수 모델링은 매우 중요하다. 일반적으로 지하수 유동 해석과 관련한 많은 경우, 경계 조건 설정보다는 수리 물성치의 결정에 어려움이 많으며, 이는 제한된 조사나 실험 결과로부터 전체 대상 영역의 매질을 결정하기 때문이다. 본 연구에서는 모의 담금질(SA : Simulated Annealing) 기법을 활용하여 지반 조사 자료, 특히 물리탐사 결과 이미지와 제한된 개소의 수리 전도도 자료를 병합하여 수리 매질들을 실현시켰다. 지구통계학적 등가 매질들을 대상으로 하여 수리 전도도의 불확실성을 고려한 지하수 유동 해석을 수행하였다. 지하수 환경 영향 평가 및 터널 내 유입 지하수 문제에 있어 수리 전도도의 불확실성을 고려함으로써 확률론적 접근이 가능하였다.
There is an inherent randomness for concrete microstructure even with the same manufacturing process. Meanwhile, the concrete material under the aqueous environment is usually not fully saturated by water. This study aimed to develop a stochastic micromechanical framework to investigate the probabilistic behavior of the unsaturated concrete from microscale level. The material is represented as a multiphase composite composed of the water, the pores and the intrinsic concrete (made up by the mortar, the coarse aggregates and their interfaces). The differential scheme based two-level micromechanical homogenization scheme is presented to quantitatively predict the concrete's effective properties. By modeling the volume fractions and properties of the constituents as stochastic, we extend the deterministic framework to stochastic to incorporate the material's inherent randomness. Monte Carlo simulations are adopted to reach the different order moments of the effective properties. A distribution-free method is employed to get the unbiased probability density function based on the maximum entropy principle. Numerical examples including limited experimental validations, comparisons with existing micromechanical models, commonly used probability density functions and the direct Monte Carlo simulations indicate that the proposed models provide an accurate and computationally efficient framework in characterizing the material's effective properties. Finally, the effects of the saturation degrees and the pore shapes on the concrete macroscopic probabilistic behaviors are investigated based on our proposed stochastic micromechanical framework.
본 연구에서는 육제품의 다양한 조건(포장, 저장온도, 염농도, 아질산염농도)에서의 식중독세균의 생장을 예측하는소프트웨어를 예측미생물학에 대한 지식이 부족한 비전문가도 손쉽게 이용할 수 있도록 개발하였다. 육제품에서의 식중독세균예측소프트웨어(FAME: Foodborne bacteria Animal product Modeling Equipment)는 Javascript와 HTML을 이용하여 개발하였으며, 육제품에 대한 카이네틱모델과 확률모델을 포함하고있다. FAME에서는 검증(validation) 기능을 포함하고 있으며, FAME에 탑재 되어있는 예측모델의 수식을 자유롭게 수정할 수 있도록 고안 하였다. FAME에는 포장조건, 온도, 염농도, 아질산염농도 조합에 따라 실험한 데이터를 카이네틱모델(5,400 데이터)과 확률모델(345,600 데이터)에 탑재하였다. 사용자가 FAME을 이용하여 육제품의 제조 조건을 소프트웨어에 입력하면, 시간에 따른 식중독세균의 생장패턴과 생장확률이 즉시 계산 되어진다. 따라서 예측 미생물학에 대한 전문 지식이 없는 비전문가라고 하더라도 FAME을 이용하여 직접 실험을 하지 않고도 육제품에서의 식중독세균의 생장을 쉽고 빠르게 예측할 수 있어, 육가공분야에서 매우 유용하게 사용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
Discrete element modeling (DEM) in concrete technology is concerned with design and use of models that constitute a schematization of reality with operational potentials. This paper discusses the material science principles governing the design of DEM systems and evaluates the consequences for their operational potentials. It surveys the two families in physical discrete element modeling in concrete technology, only touching upon probabilistic DEM concepts as alternatives. Many common DEM systems are based on random sequential addition (RSA) procedures; their operational potentials are limited to low configuration-sensitivity features of material structure, underlying material performance characteristics of low structure-sensitivity. The second family of DEM systems employs concurrent algorithms, involving particle interaction mechanisms. Static and dynamic solutions are realized to solve particle overlap. This second family offers a far more realistic schematization of reality as to particle configuration. The operational potentials of this family involve valid approaches to structure-sensitive mechanical or durability properties. Illustrative 2D examples of fresh cement particle packing and pore formation during maturation are elaborated to demonstrate this. Mainstream fields of present day and expected application of DEM are sketched. Violation of the scientific knowledge of to day underlying these operational potentials will give rise to unreliable solutions.
Precursor analysis is widely used in the nuclear industry to judge the significance of events relevant to safety. However, in case of events that may damage equipment through effects that are not ordinary functional dependencies, the analysis may not always fully appreciate the potential for further evolution of the event. For fires, which are one class of such events, this paper discusses modelling challenges that need to be overcome when performing a probabilistic precursor analysis. The events used to analyze are selected from the Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) Fire Incidents Records Exchange (FIRE) Database.
특징점 기반의 지문 정합 시스템은 동일 특징점의 검색을 통하여, 주어진 두 지문의 동일 여부를 결정하는 것을 목적으로 하고 있다. 정합과정의 검색 단계에서 동일 특징점으로 결정된 두 특징점간 거리 및 각도차의 분포를 확률적으로 모델링함으로써, 검색된 동일 특징점의 신뢰도를 높이고자 하였으며 전체적으로 지문 정합시스템의 성능향상을 목적으로 한다. 본 논문에서는 확률기법을 사용한 동일 특징점 유사도 산출 방법과 이를 통한 지문의 동일여부 결정방법을 제시하였으며 구현결과, EER의 경우 2.64%에서 0.78%로 70%의 감소효과를 얻을 수 있었다.
Outage cost inclusion in operational simulation is very important subject in generation planning. Conventional discretized one in probabilistic simulation has unavoidably insufficient modeling and costly computation time. Now that the analytic operational simulation is possible, the outage cost inclusion is desired. With this inclusion the objective function of operational simulation becomes convex, so that analytic manipulation is easier. The derivation of outage cost is made in this paper, and the effects is evaluated. Further marginal cost is mentioned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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