In this paper, a new method to solve the dynamic response problem for structures with interval parameters is presented. It is difficult to obtain all possible solutions with sharp bounds even an optimum scheme is adopted when there are many interval structural parameters. With the interval algorithm, the expressions of the interval stiffness matrix, damping matrix and mass matrices are developed. Based on the matrix perturbation theory and interval extension of function, the upper and lower bounds of dynamic response are obtained, while the sharp bounds are guaranteed by the interval operations. A numerical example, dynamic response analysis of a box cantilever beam, is given to illustrate the validity of the present method.
The spectrum of impulse response signal from an impulse hammer testing is widely used to obtain frequency response function(FRF) of the structure. However the FRFs obtained from impact hammer testing have not only leakage errors but also finite record length errors when the record length for the signal processing is not sufficiently long. The errors cannot be removed with the conventional signal analyzer which treats the signals as if they are always steady and periodic. (omitted)
This research aims to examine accuracy and efficiency of the first four moments corresponding to mean, standard deviation, skewness, and kurtosis, which are estimated by a function approximation moment method (FAMM). In FAMM, the moments are estimated from an approximating quadratic function of a system response function. The function approximation is performed on a specially selected experimental region for accuracy, and the number of function evaluations is taken equal to that of the unknown coefficients for efficiency. For this purpose, three error-minimizing conditions are utilized and corresponding canonical experimental regions constructed accordingly. An interpolation function is then obtained using a D-optimal design and then the first four moments of it are obtained as the estimates for the system response function. In order to verify accuracy and efficiency of FAMM, several non-linear examples are considered including a polynomial of order 4, an exponential function, and a rational function. The moments calculated from various coefficients of variation show very good accuracy and efficiency in comparison with those from analytic integration or the Monte Carlo simulation and the experimental design technique proposed by Taguchi and updated by D'Errico and Zaino.
An experimental study of the flame response in a turbulent premixed combustor has been conducted with room temperature, atmospheric pressure inlet conditions using premixed natural gas. The fuel is premixed with the air upstream of a choked inlet to avoid equivalence ratio fluctuations. Therefore the observed flame response is only the result of the imposed velocity fluctuations, which are produced using a variable speed siren. Measurements are made of the velocity fluctuation in the nozzle using hot wire anemometry and of the heat release fluctuation in the combustor using chemiluminescence emission. The results are analyzed to determine the phase and gain of the flame transfer function as a function of the modulation frequency. Of particular interest is the effect of flame structure on the flame response predictions and measurements. The results show that both the gain and the phase of flame transfer function are closely associated with the flame length and structure, which is dependent upon the upstream flow perturbation as well as equivalence ratio in the current study.
To design a controller based on the pole placement method, it is necessary to obtain either a target transfer function or a desired characteristic equation which results in the closed-loop response. Specially, a step response in which no overshoot occurs in highly desirable in many applications. In this paper, we present two new present two new prototypes of Type I target transfer functions whose step responses have an overshoot of less than 0.1%. One prototype is obtained by Taylor's approximation of a Gaussian function. It is, however, observed that the response delays increase with increasing order, while the rise times are nearly constant. The other prototype is a modification of the first prototype, so that their transfer function coefficients have particular values in terms of specific parameters ${\gamma}$i and $\tau$ (see section 2). The second prototype gives very useful properties in which step responses are almost the same shape, irrespective of the order. It, also, has no overshoot. Some other properties of the prototypes and an application example are given.
Ku, C.J.;Tamura, Y.;Yoshida, A.;Miyake, K.;Chou, L.S.
Wind and Structures
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제16권2호
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pp.157-178
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2013
Output-only modal parameter identification is based on the assumption that external forces on a linear structure are white noise. However, harmonic excitations are also often present in real structural vibrations. In particular, it has been realized that the use of forced acceleration responses without knowledge of external forces can pose a problem in the modal parameter identification, because an external force is imparted to its impulse acceleration response function. This paper provides a three-stage identification procedure as a solution to the problem of harmonic and white noise excitations in the acceleration responses of a linear dynamic system. This procedure combines the uses of the mode indicator function, the complex mode indication function, the enhanced frequency response function, an iterative rational fraction polynomial method and mode shape inspection for the correlation-related functions of the force-embedded acceleration responses. The procedure is verified via numerical simulation of a five-floor shear building and a two-dimensional frame and also applied to ambient vibration data of a large-span roof structure. Results show that the modal parameters of these dynamic systems can be satisfactorily identified under the requirement of wide separation between vibration modes and harmonic excitations.
In this paper, a different technique to predict the effects of soil-structure interaction (SSI) on seismic response of building systems is investigated. The technique use a machine learning algorithm called Support Vector Regression (SVR) with technical and analytical results as input features. Normally, the effects of SSI on seismic response of existing building systems can be identified by different types of large data sets. Therefore, predicting and estimating the seismic response of building is a difficult task. It is possible to approximate a real valued function of the seismic response and make accurate investing choices regarding the design of building system and reduce the risk involved, by giving the right experimental and/or numerical data to a machine learning regression, such as SVR. The seismic response of both single-degree-of-freedom system and six-storey RC frame which can be represent of a broad range of existing structures, is estimated using proposed SVR model, while allowing flexibility of the soil-foundation system and SSI effects. The seismic response of both single-degree-of-freedom system and six-storey RC frame which can be represent of a broad range of existing structures, is estimated using proposed SVR model, while allowing flexibility of the soil-foundation system and SSI effects. The results show that the performance of the technique can be predicted by reducing the number of real data input features. Further, performance enhancement was achieved by optimizing the RBF kernel and SVR parameters through grid search.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제2권2호
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pp.13-18
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2015
In this paper the DRC model is presented for solving multi objective problem. The proposed model is a combination of data envelopment analysis, Cuckoo algorithm and the response surface method. Due to reasons like costs, time and irreversible damages, it is not possible to analyze each and every one of the proposed models in practice, so the simulation is used. Since the number of experiments for simulation process is high then the optimization has gone to practice and directs the simulation process. The response surface method is used as one of the approaches of simulation optimization. Furthermore, data envelopment analysis is used to consider several response surfaces as efficiency response surface. Then this efficiency response surface is solved by Cuckoo algorithms. The main advantage of DRC model is to make one efficiency response surface function instate of multi surface function for every output and also using the advantages of Cuckoo algorithms. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed approach, the branches of Refah bank in Mashhad is analyzed and the results are presented.
In 2011, an earthquake and subsequent tsunami hit the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant, causing simultaneous accidents in several reactors. This accident shows us that if there are several reactors on site, the seismic risk to multiple units is important to consider, in addition to that to single units in isolation. When a seismic event occurs, a seismic-failure correlation exists between the nuclear power plant's structures, systems, and components (SSCs) due to their seismic-response and seismic-capacity correlations. Therefore, it is necessary to evaluate the multi-unit seismic risk by considering the SSCs' seismic-failure-correlation effect. In this study, a methodology is proposed to obtain the seismic-response-correlation coefficient between SSCs to calculate the risk to multi-unit facilities. This coefficient is calculated from a probabilistic multi-unit seismic-response analysis. The seismic-response and seismic-failure-correlation coefficients of the emergency diesel generators installed within the units are successfully derived via the proposed method. In addition, the distribution of the seismic-response-correlation coefficient was observed as a function of the distance between SSCs of various dynamic characteristics. It is demonstrated that the proposed methodology can reasonably derive the seismic-response-correlation coefficient between SSCs, which is the input data for multi-unit seismic probabilistic safety assessment.
The design response spectrum presented in the seismic design standard reflects the characteristics of the tectonic environment at a site. However, since the design response spectrum does not represent the ground motion with a specific earthquake magnitude or distance, input ground motions for response history analysis need to be selected reasonably. It is appropriate to use observed ground motions recorded in Korea for the seismic design. However, recently recorded ground motions in the Gyeongju (2016) or Pohang (2017) earthquakes are not compatible with the design response spectrum. Therefore, it is necessary to convert the recorded ground motion in Korea to a model similar to the design response spectrum. In this study, several approaches to adjust the spectral acceleration level at each period range were tested. These are the intrinsic and scattering attenuation considering the earthquake environment, magnitude, distance change by the green function method, and a rupture propagation direction's directivity effect. Using these variables, the amplification ratio for the representative natural period was regressed. Finally, the optimum condition compatible with the design response spectrum was suggested, and the validation was performed by converting the recorded ground motion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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