Most of the experimental, theoretical, and numerical studies on the stability of functionally graded composites are deterministic, while there are full of complex interactions of variables with an inherently probabilistic nature, this paper presents a non-intrusive framework to investigate the stochastic nonlinear buckling behaviors of porous functionally graded cylindrical shells exposed to inevitable source-uncertainties. Euler-Lagrange equations are theoretically derived based on the three variable refined shear deformation theory. Closed-form solutions for the shell buckling loads are achieved by solving the deterministic eigenvalue problems. The analytical results are verified with numerical results obtained from finite element analyses that are conducted in the commercial software ABAQUS. The non-intrusive framework is completed by integrating the Monte Carlo simulation with the verified closed-form solutions. The convergence studies are performed to determine the effective pseudorandom draws of the simulation. The accuracy and efficiency of the framework are verified with statistical results that are obtained from the first and second-order perturbation techniques. Eleven cases of individual and compound uncertainties are investigated. Sensitivity analyses are conducted to figure out the five cases that have profound perturbative effects on the shell buckling loads. Complete probability distributions of the first three critical buckling loads are completely presented for each profound uncertainty case. The effects of the shell thickness, volume fraction index, and stochasticity degree on the shell buckling load under compound uncertainties are studied. There is a high probability that the shell has non-unique buckling modes in stochastic environments, which should be known for reliable analysis and design of engineering structures.
Uncertainty is central to energy and climate policy. A growing number of literature show that almost all components of energy and climate models are, to some extent, uncertain and that the effect of uncertainty on the model outputs, in turn policy recommendations, is significantly large. Most existing energy and climate-economy models developed and used in Korea, however, do not take uncertainty into account explicitly. Rather, many models conduct a deterministic analysis or do a simple (limited) sensitivity analysis. In order to help social planners to make more robust decisions (across various plausible situations) on energy and climate change issues, an uncertainty analysis should be conducted. As a first step, this paper reviews the theory of decision making under uncertainty and the method for addressing uncertainty of existing probabilistic energy and climate-economy models. In addition, the paper proposes a strategy to apply an uncertainty analysis to energy and climate-economy models used in Korea. Applying the uncertainty analysis techniques, this paper revises the FUND model and investigates the impacts of climate change in Korea.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.37
no.2
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pp.21-30
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2000
If there exists a model that calculates the proper candidate position whenever the game of Go is in progress, it can be used for setting up the prototype of the candidate generation algorithm without using case-based reasoning. In this paper, we analyze Go through combinatorial game theory and on the basis of probability matrix (PM) showing the difference of the territory of the black and the white. We design and implement a candidate generation system(CGS) to find the candidates at a situation in Go. CGS designed in this paper can compute Influence power, safety, probability value(PV), and PM and then generate candidate positions for a present scene, once a stone is played at a scene. The basic strategy generates five candidates for the Present scene, and then chooses one with the highest PV. CGS generates the candidate which emphasizes more defence tactics than attack ones. In the opening game of computer Go, we can know that CGS which has no pattern is somewhat superior to NEMESIS which has the Joseki pattern.
This paper presents the two-, three-, and four-lane transverse reduction factor based on FEA method, probability theory, and the recently actual traffic flow data. A total of 72 composite girder bridges with various spans, number of lanes, loading mode, and bridge type are analyzed with time-varying static load FEA method by ANSYS, and the probability models of vehicle load effects at arbitrary-time point are developed. Based on these probability models, in accordance to the principle of the same exceeding probability, the multi-lane transverse reduction factor of these composite girder bridges and the relationship between the multi-lane transverse reduction factor and the span of bridge are determined. Finally, the multi-lane transverse reduction factor obtained is compared with those from AASHTO LRFD, BS5400, JTG D60 or Eurocode. The results show that the vehicle load effect at arbitrary-time point follows lognormal distribution. The two-, three-, and four-lane transverse reduction factors calculated by using FEA method and probability respectively range between 0.781 and 1.027, 0.616 and 0.795, 0.468 and 0.645. Furthermore, a correlation between the FEA and AASHTO LRFD, BS5400, JTG D60 or Eurocode transverse reduction factors is made for composite girder bridges. For the two-, three-, and four-lane bridge cases, the Eurocode code underestimated the FEA transverse reduction factors by 27%, 25% and 13%, respectively. This underestimation is more pronounced in short-span bridges. The AASHTO LRFD, BS5400 and JTG D60 codes overestimated the FEA transverse reduction factors. The FEA results highlight the importance of considering span length in determining the multi-lane transverse reduction factors when designing two-lane or more composite girder bridges. This paper will assist bridge engineers in quantifying the adjustment factors used in analyzing and designing multi-lane composite girder bridges.
For the better understanding of the temporal characteristics of soil water, this study is to suggest a stochastic soil water model and to apply it for impact assessment of climate change. The loss function is divided into 3 stages for more specified comprehension of the probabilistic behavior of soil water, and especially, the soil water model considering the stochastic characteristics of precipitation is developed in order to consider the variation of climatic factors. The simulation result of soil water model confirms that the proposed soil water model can re-generate the observation properly, and it also proves that the soil water behaves with consistent cycle based on the precipitation pattern. Moreover, with the simulation results with a climate change scenario, it can be predicted that the future soil water will have higher variations than present soil water.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.1
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pp.180-194
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2015
On roads vehicles are the bossy, while pedestrians are the frangible. The current paper has a purpose for contributing to pedestrian's safety. First, it studies the association between demographic parameters and TPB(Theory of Planned Behavior)'s variables(pedestrian's attitude toward crossing behavior in roads, personal norm, etc.) and his/her crossing intention, perceived risk while crossing, and the experience of past traffic accidents. Its sample comes from a specific population(college students). Further, the present study endeavors to explain the portion of human cognitive failure/error, impulsiveness, time perspective, and probabilistic/math-logical judgment ability in pedestrian's riky crossings on roads. Research results found that TPB variables and such a few human characteristics have some significant association with the risky crossing intention on the road. Considering the human psychological portion in pedestrian accidents would help us prevent the accidents and reduce unhappiness of the accidents and, further, economic loss and insurance expenditure related with the accidents.
The personal exposures of nitrogen dioxide(NO$_2$), microenvironmental levels and daily time activity patterns on Seoul subway station workers were measured from February 10 to March 12, 1999. Personal NO$_2$exposure for 24 hours were 29.40$\pm$9.75 ppb. NO$_2$level of occupational environment were 27.87$\pm$7.15 ppb in office, 33.60$\pm$8.64 ppb in platform and 50.13$\pm$13.04 ppb in outdoor. Personal exposure time of subway station workers was constituted as survey results with $7.94\pm$3.00 hours in office, $2.82\pm$1.63 hours in platform and 1 hours in outdoor. With above results, personal $NO_2$exposure distributions on subway station workers in Seoul were estimated with Monte Carlo simulation which uses statistical probabilistic theory on various exposure scenario testing. Some of distributions which did not have any formal patterns were assumed as custom distribution type. Estimated personal occupational $NO_2$exposure using time weighted average (TWA) model was 31.$29\pm$5.57 ppb, which were under Annual Ambient Standard (50ppb) of Korea. Though arithmetic means of measured personal $NO_2$exposure was lower than that of occupational $NO_2$exposure estimated by TWA model, considering probability distribution type simulated, probability distribution of measured personal $NO_2$exposures for 24 hours was over ambient standard with 3.23%, which was higher than those of occupational exposure(0.02%). Further research is needed for reducing these 24 hour $NO_2$personal excess exposures besides occupational exposure on subway station workers in Seoul.
The strength behaviors of Fiber Reinforced Plastics (FRP) Composites can be greatly influenced by the properties of constitutive materials, the laminate structures, and load conditions etc, accompanied by many uncertainty factors. So the reliability study on FRP is an important subject of research. Many achievements have been made in reliability studies based on the probability theory, but little has been done on the roles played by fuzzy variables. In this paper, a fuzzy reliability model for FRP laminates is established first, in which the loads are considered as random variables and the strengths as fuzzy variables. Then a numerical model is developed to assess the fuzzy reliability. The Monte Carlo simulation method is utilized to compute the reliability of laminas under the maximum stress criterion. In the second part of this paper, a generalized fuzzy reliability model (GFRM) is proposed. By virtue of the fact that there may exist a series of states between the failure state and the function state, a fuzzy assumption for the structure state together with the probabilistic assumption for strength parameters is adopted to construct the GFRM of composite materials. By defining a generalized limit state function, the problem is converted to the conventional reliability formula that enables the first-order reliability method (FORM) applicable in calculating the reliability index. Several examples are worked out to show the validity of the models and the efficiency of the methods proposed in this paper. The parameter sensitivity analysis shows that some of the mean values of the strength parameters have great influence on the laminated composites' reliability. The differences resulting from the application of different failure criteria and different fuzzy assumptions are also discussed. It is concluded that the GFRM is feasible to use, and can provide an effective and synthetic method to evaluate the reliability of a system with different types of uncertainty factors.
Zhou, Binghua;Xue, Yiguo;Li, Shucai;Qiu, Daohong;Tao, Yufan;Zhang, Kai;Zhang, Xueliang;Xia, Teng
Geomechanics and Engineering
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v.22
no.4
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pp.291-303
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2020
The deformation of the rock surrounding a tunnel manifests due to the stress redistribution within the surrounding rock. By observing the deformation of the surrounding rock, we can not only determine the stability of the surrounding rock and supporting structure but also predict the future state of the surrounding rock. In this paper, we used grey system theory to analyse the factors that affect the deformation of the rock surrounding a tunnel. The results show that the 5 main influencing factors are longitudinal wave velocity, tunnel burial depth, groundwater development, surrounding rock support type and construction management level. Furthermore, we used seismic prospecting data, preliminary survey data and excavated section monitoring data to establish a neural network learning model to predict the total amount of deformation of the surrounding rock during tunnel collapse. Subsequently, the probability of a change in deformation in each predicted section was obtained by using a Bayesian method for detecting change points. Finally, through an analysis of the distribution of the change probability and a comparison with the actual situation, we deduced the survey mark at which collapse would most likely occur. Surface collapse suddenly occurred when the tunnel was excavated to this predicted distance. This work further proved that the Bayesian method can accurately detect change points for risk evaluation, enhancing the accuracy of tunnel collapse forecasting. This research provides a reference and a guide for future research on the probability analysis of tunnel collapse.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.1
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pp.95-103
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2016
The absolute value management method is widely used in the most of the earth retaining construction, which evaluates the safety by comparing measurement result and management criteria. Therefore, the management criteria is the standard to evaluate the safety of the site, and in other words, the criteria is a direct factor of the evaluation. That means that the safety of the site can not be acquired if the management criteria is not proper, even though the measurement system is perfectly set. However, many of field technicians do not have rely on the current management criteria, and they even recognize the necessity of the revision. Therefore, in this study, the necessity of the revision was studied. Also, the optimum criteria selection and the application were performed based on the test results of earth retaining deflection and probabilistic theory. The absolute value management method was used for this study. The details are tabulated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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