Previous major earthquakes indicated that the earthquake induced ground motions are typical non-stationary processes, which are non-stationary in both amplification and frequency. For the convenience of aseismic design and analysis, it usually assumes that the ground motions at structural supports are stationary processes. The development of time-frequency analysis technique makes it possible to evaluate the non-stationary responses of engineering structures subjected to non-stationary inputs, which is more general and realistic than the analysis method commonly used in engineering. In this paper, the wavelet-based stochastic vibration analysis methodology is adopted to calculate the non-stationary responses of multi-support structures. For comparison, the stationary response based on the standard random vibration method is also investigated. A frame structure and a two-span bridge are analyzed. The effects of non-stationary spatial ground motion and local site conditions are considered, and the influence of structural property on the structural responses are also considered. The analytical results demonstrate that the non-stationary spatial ground motions have significant influence on the response of multi-support structures.
Both coordinated multi-point transmission and frequency reuse are effective approaches to mitigate inter-cell interference and improve network coverage. The motivation of this work is to explore the manner to effectively utilize the spectrum resource by reasonably combining cooperation and frequency reuse. The $Mat{\acute{e}}rn$ cluster process, which is appropriate to model networks with hot spots, is used to model the spatial distribution of base stations. Two cooperative mechanisms, coherent and non-coherent joint transmission (JT), are analyzed and compared. We also evaluate the effect of multiple antennas and imperfect channel state information. The simulation reveals that the proposed approach to combine cooperation and frequency reuse is effective to improve the network coverage for users located at both the center and the boundary of the cooperative region.
With the ever growing demand of data applications, the joint macro-relay networks are emerging as a promising heterogeneous deployment to provide coverage extension and throughput enhancement. However, the current cellular networks are usually designed to be performance-oriented without enough considerations on the traffic variation, causing substantial energy waste. In this paper, we consider a joint macro-relay network with densely deployed relay stations (RSs), where the traffic load varies in both time and spatial domains. An energy-efficient scheme is proposed to dynamically adjust the RS working modes (active or sleeping) according to the traffic variations, which is called traffic-aware relay sleep control (TRSC). To evaluate the performance of TRSC,we establish an analytical model using stochastic geometry theory and derive explicit expressions of coverage probability, mean achievable rate and network energy efficiency (NEE). Simulation results demonstrate that the derived analytic results are reasonable and the proposed TRSC can significantly improve the NEE when the network traffic varies dynamically.
복합재료는 재료적, 역학적으로 뛰어난 특성을 가진 재료로서 엔지니어링분야의 많은 부분에 적용되고 있다. 특히 무게 대비 강성비가 높은 특성을 가지고 있으며 다양한 형상에 대한 성형성도 뛰어나다. 그러나 재료의 특성상 두 가지 재료를 조합하여 제작하는 복잡한 과정은 재료상수에 높은 임의성을 야기할 가능성이 있다. 본 연구에서는 재료상수 중 포아송비의 공간적 임의성을 고려한 추계론적 유한요소해석 정식화를 제시한다. 직교이방성 복합적층구조의 두 재료축에 대한 상호관계를 적용하여 두 재료축방향의 포아송비를 하나의 대표값으로 나타내었고, 이를 합력-변형률관계에 적용하였다. 이를 통하여 합력-변형률관계를 포아송비의 변동항의 수학적 표현인 추계장함수의 차수에 따라 분해된 형태로 유도하였고, 이를 정식화에 적용하여 응답분산계수를 제시하였다. 제시한 응답분산계수는 몬테카를로 해석의 결과와 비교하였다.
지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.
In this study, an iterative maximum a posteriori (MAP) approach using a Bayesian model of Markovrandom field (MRF) was proposed for despeckling images that contains speckle. Image process is assumed to combine the random fields associated with the observed intensity process and the image texture process respectively. The objective measure for determining the optimal restoration of this "double compound stochastic" image process is based on Bayes' theorem, and the MAP estimation employs the Point-Jacobian iteration to obtain the optimal solution. In the proposed algorithm, MRF is used to quantify the spatial interaction probabilistically, that is, to provide a type of prior information on the image texture and the neighbor window of any size is defined for contextual information on a local region. However, the window of a certain size would result in using wrong information for the estimation from adjacent regions with different characteristics at the pixels close to or on boundary. To overcome this problem, the new method is designed to use less information from more distant neighbors as the pixel is closer to boundary. It can reduce the possibility to involve the pixel values of adjacent region with different characteristics. The proximity to boundary is estimated using a non-uniformity measurement based on standard deviation of local region. The new scheme has been extensively evaluated using simulation data, and the experimental results show a considerable improvement in despeckling the images that contain speckle.
Measuring occurrence times of random events, aimed to determine the statistical properties of the governing stochastic process, is a basic topic in science and engineering, and has been the subject of numerous mathematical modeling approaches. Often, true statistical properties deviate from measured properties due to the so called dead time phenomenon, where for a certain time period following detection, the detection system is not operational. Understanding the dead time effect is especially important in radiation measurements, often characterized by high count rates and a non-reducible detector dead time (originating in the physics of particle detection). The effect of dead time can be interpreted as a suitable rarefied sequence of the original time sequence. This paper provides a limit theorem for a high rate (diffusion-scale) counter with extendable (Type II) dead time, where the underlying counting process is a renewal process with finite second moment for the inter-event distribution. The results are very general, in the sense that they refer to a general inter arrival time and a random dead time with general distribution. Following the theoretical results, we will demonstrate the applicability of the results in three applications: serially connected components, multiplicity counting and measurements of aerosol spatial distribution.
A stochastic approach has been presented for superplastic deformation of Ti-6Al-4V alloy, and probability functions are used to model the heterogeneous phase distributions. The experimentally observed spatial correlation functions are developed, and microstructural evolutions together with superplastic deformation behavior have been investigated by means of the two-point and three-point probability functions. The results have shown that the probability varies approximately linearly with separation distance, and deformation enhanced probability changes during the process. The stress-strain behavior with the evolutions of probability function can be correctly predicted by the model. The finite element implementation using Monte Carlo simulation associated with reconstructed microstructures shows that better agreement with experimental data of failure strain on the test specimen.
The thermal signature of nucleation process is characterized by the induction time, the degree of supercooling, and the equilibrium temperature depression. The initiation of nucleation presents stochastic characteristics. The factors that affect nucleation are mechanical impact, ionic concentration, mineral surface characters, and pore size. Hydrate-bearing sediments behave mechanically like other cemented sediments. The data set has important implications for the calibration and interpretation of geophysical measurements and downhole logs collected in gas hydrate provinces, providing particular insight for the interpretation of P- and S-wave data and resistivity logs. In addition, laboratory formation history and ensuing pore-scale spatial distribution likely have a more pronounced effect on the macroscale mechanical properties of hydrate-bearing sediments
The effect of specimen thickness on fatigue crack growth rate was studied. The objective of the present study is to investigate the effect of specimen thickness on the fatigue crack growth behavior at various stress intensity factor ranges and also the variation of material restance to fatigue crack growth. The fatigue crack growth resistance was treated as a spatial stochastic process, which varies randomly on the crack path, Compact tension specimens with a LT orientation for structural steel were used. All testing was done at a constant stress intensity level. The experimental data were analyzed for the size effect to determine the Weibull distributions of the material resistance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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