International Journal of Reliability and Applications
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v.2
no.1
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pp.37-48
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2001
This paper presents a new dynamic human reliability analysis method and its application for quantifying the human error probabilities in implementing management action. For comparisons of current HRA methods with the new method, the characteristics of THERP, HCR, and SLIM-MAUD, which are most frequency used method in PSAs, are discussed. The action associated with implementation of the cavity flooding during a station blackout sequence is considered for its application. This method is based on the concepts of the quantified correlation between the performance requirement and performance achievement. The MAAP 3.0B code and Latin Hypercube sampling technique are used to determine the uncertainty of the performance achievement parameter. Meanwhile, the value of the performance requirement parameter is obtained from interviews. Based on these stochastic obtained, human error probabilities are calculated with respect to the various means and variances of the things. It is shown that this method is very flexible in that it can be applied to any kind of the operator actions, including the actions associated with the implementation of accident management strategies.
This paper presents an illustrative example of the advantages offered by inserting added viscous dampers into shear-type structures in accordance with a special scheme based upon the mass proportional damping (MPD) component of the Rayleigh viscous damping matrix. In previous works developed by the authors, it has been widely shown that, within the class of Rayleigh damped systems and under the "equal total cost" constraint, the MPD system provides best overall performance both in terms of minimising top-storey mean square response to a white noise stochastic input and maximising the weighted average of modal damping ratios. A numerical verification of the advantages offered by the application of MPD systems to a realistic structure is presented herein with reference to a 4-storey reinforced-concrete frame. The dynamic response of the frame subjected to both stochastic inputs and several recorded earthquake ground motions is here analysed in detail. The results confirm the good dissipative properties of MPD systems and indicate that this is achieved at the expense of relatively small damping forces.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.4
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pp.286-295
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2007
This paper presents an intelligent PID control for stochastic systems with nonstationary nature. We optimally determine parameters of a PID controller through learning algorithm and propose an online PID control to compensate system errors possibly occurred in realtime implementations. A dynamic Bayesian network (DBN) model for system errors is additionally explored for making decision about whether an online control is carried out or not in practice. We apply our control approach to traffic control of Transmission Control Protocol (TCP) networks and demonstrate its superior performance comparing to a fixed PID from computer simulations.
Effectiveness of multiple tuned mass dampers (MTMD) in suppressing the dynamic response of base excited structure for first mode vibration is investigated. The effectiveness of the MTMD is expressed by the ratio of the root mean square (RMS) displacement of the structure with MTMD to corresponding displacement without MTMD. The frequency content of base excitation is modelled as a broad-band stationary random process. The MTMD's with uniformly distributed natural frequencies are considered for this purpose. A parametric study is conducted to investigate the fundamental characteristics of the MTMD's and the effect of important parameters on the effectiveness of the MTMD's. The parameters include: the fundamental characteristics of the MTMD system such as damping, mass ratio, total number of MTMD, tuning frequency ratio, frequency spacing of the dampers and frequency content of the base excitation. It has been shown that MTMD can be more effective and more robust than a single TMD with equal mass and damping ratio.
Recently, multi-access edge computing (MEC) has emerged as a promising technology to alleviate the computing burden of vehicular terminals and efficiently facilitate vehicular applications. The vehicle can improve the quality of experience of applications by offloading their tasks to MEC servers. However, channel conditions are time-varying due to channel interference among vehicles, and path loss is time-varying due to the mobility of vehicles. The task arrival of vehicles is also stochastic. Therefore, it is difficult to determine an optimal offloading with resource allocation decision in the dynamic MEC system because offloading is affected by wireless data transmission. In this paper, we study computation offloading with resource allocation in the dynamic MEC system. The objective is to minimize power consumption and maximize throughput while meeting the delay constraints of tasks. Therefore, it allocates resources for local execution and transmission power for offloading. We define the problem as a Markov decision process, and propose an offloading method using deep reinforcement learning named deep deterministic policy gradient. Simulation shows that, compared with existing methods, the proposed method outperforms in terms of throughput and satisfaction of delay constraints.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1994.10a
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pp.29-34
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1994
본 연구에서는 계의 변수들이 불확실성을 갖고 비정상확률입력을 받는 비선형 동적계를 포함한 일반적인 확률적 선형/비선형 동적계의 해석을 수행하기 위하여 동적계의 확률적 모델과 새로운 확률과정근사법을 이용한 확률해석을 제시하고, 그 타당성을 Monte Carlo 시뮬레이션으로 검증하고자 한다.
In this paper we consider a series of algorithms for calculating radicals of matrix polynomial equations. A particular aspect of this problem arise in author's work. concerning parameter identification of linear dynamic stochastic system. Special attention is given of searching the solution of an equation in a neighbourhood of some initial approximation. The offered approaches and algorithms allow us to receive fast and quite exact solution. We give some recommendations for application of given algorithms.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1990.10a
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pp.79-84
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1990
The modal parameter estimations of linear multi-degree-of-freedom structural dynamic systems are carried out in time domain. For this purpose, the equation of motion is transformed into the autoregressive and moving average model with auxiliary stochastic input (ARMAX) model. The parameters of the ARMAX model are estimated by using the sequential prediction error method. Then, the modal parameters of the system are obtained thereafter. Experimental results are given for a 3-story building model subject to ground exitations.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.13
no.4
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pp.387-394
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2000
The nonlinear modal interaction of an autoparametric system under a broadband random excitation is investigated. The specific system examined is an autoparametric vibration absorber with internal resonance, which is typical of many common structural configurations. By means of Gaussian closure scheme the dynamic moment equations explaining the random responses of the system are reduced to a system of autonomous ordinary differential equations of the first and second moments. In view of equilibrium solutions of this system and their stability we examine the system responses. We could not find the destabilizing effect of damping, which was reported in References (18) and (20). The saturation phenomenon, which is well known in deterministic nonlinear system, did not take place lot this system subject to broadband random excitation.
Altunisik, Ahmet Can;Sevim, Baris;Sunca, Fezayil;Okur, Fatih Yesevi
Advances in concrete construction
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v.11
no.5
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pp.397-407
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2021
This paper investigates the optimal sensor placements and capabilities of this procedure for dynamic characteristics identification of arch dams. For this purpose, a prototype arch dam is constructed in laboratory conditions. Berke arch dam located on the Ceyhan River in city of Osmaniye is one of the highest arch dam constructed in Turkey is selected for field verification. The ambient vibration tests are conducted using initial candidate sensor locations at the beginning of the study. Enhanced Frequency Domain Decomposition and Stochastic Subspace Identification methods are used to extract experimental dynamic characteristics. Then, measurements are repeated according to optimal sensor locations of the dams. These locations are specified using the Effective Independence Method. To determine the optimal sensor locations, the target mode shape matrices which are obtained from ambient vibration tests of the selected dam with a large number of accelerometers are used. The dynamic characteristics obtained from each ambient vibrations tests are compared with each other. It is concluded that the dynamic characteristics obtained from initial measurements and those obtained from a limited number of sensors are compatible with each other. This situation indicates that optimal sensor placements determined by the Effective Independence Method are useful for dynamic characteristics identification of arch dams.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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