A photonic crystal coupled-cavity waveguide created on silicon-on-insulator is designed to act as a refractive-index-sensing device at midinfrared wavelengths around 4 ㎛. To realize high sensitivity, effort is made to engineer the structural parameters to obtain strong modal confinement, which can enhance the interaction between the resonance modes and the analyzed sample. By adjusting some parameters, including the shape of the cavity, the width of the coupling cavity, and the size of the surrounding dielectric columns, a high-sensitivity refractive-index sensor based on the optimized photonic crystal coupled-cavity waveguide is proposed, and a sensitivity of approximately 2620 nm/RIU obtained. When an analyte is measured in the range of 1.0-1.4, the sensor can always maintain a high sensitivity of greater than 2400 nm/RIU. This work demonstrates the viability of high-sensitivity photonic crystal waveguide devices in the midinfrared band.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.6
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pp.497-504
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2012
Finite element analysis is to approximate a geometry model developed in computer-aided design(CAD) to a finite element model, thus the conventional shape design sensitivity analysis and optimization using the finite element method have some difficulties in the parameterization of geometry. However, isogeometric analysis is to build a geometry model and directly use the functions describing the geometry in analysis. Therefore, the geometric properties can be embedded in the NURBS basis functions and control points so that it has potential capability to overcome the aforementioned difficulties. In this study, the isogeometric structural analysis and shape design sensitivity analysis in the generalized curvilinear coordinate(GCC) systems are discussed for the curved geometry. Representing the higher order geometric information, such as normal, tangent and curvature, yields the isogeometric approach to be the best way for generating exact GCC systems from a given CAD geometry. The developed GCC isogeometric structural analysis and shape design sensitivity analysis are verified to show better accuracy and faster convergency by comparing with the results obtained from the conventional isogeometric method.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.29
no.1
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pp.143-157
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1992
For the design of structural systems having the prescribed or optimum dynamic characteristics, some design changes of the initially designed system are required. In these cases, if the sensitivity analysis which can predict the changes of dynamic characteristics due to the changes of design variables is applied, the design changes can be carried out rationally and very efficiently. For many structural systems, it is well known that the analysis by the transfer matrix method(TMM) and the combined finite element-transfer matrix method(FETMM) is more efficient than the analysis by the finite element method. However, most known studies on the sensitivity analysis of structural systems premise using the finite element method. In this paper, the sensitivity analysis methods by the TMM and the FETMM are presented and some numerical investigations on the beam-column with elastically restrained ends and intermediate contraints and the stiffened plate having subsystems are carried out. The results of the numerical examples show good accuracy and computational efficiency of the presented methods, and show that the application of sensitivity analysis in the dynamic characteristic reanalysis give good results within the practically changeable range of design variables.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.11
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pp.618-627
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2017
Recently, the number of cases of child abuse has been increasing and, consequently, the social interest in this issue is increasing. The purpose of this study is to examine the relationship between child abuse, rejection sensitivity and emotional regulation and to identify the mediating effects of rejection sensitivity in the relationship between child abuse and emotional regulation. For this purpose, a survey on child abuse, rejection sensitivity and emotional regulation was administered to 217 elementary school students in the fourth, fifth and sixth grades, who had been reported as victims of child abuse or managed as suspected child abuse victims in the Seoul, Gyeonggi, Gangwon, Chungcheong, and Gyeongsang regions. The data was analyzed using structural equation modelling and bootstrapping. The findings showed that child abuse was significantly negatively correlated with emotional regulation, but positively correlated with rejection sensitivity. Emotional regulation was significantly negatively correlated with rejection sensitivity. Second, the structural equation analysis also revealed that rejection sensitivity fully mediated the relationship between child abuse and emotional regulation. This means that child abuse has an indirect effect on emotional regulation through rejection sensitivity. Therefore, when counseling abused children with emotional regulation problems, it is important for the counselors to include interventions designed to lower their rejection sensitivity.
This study explores the integration of the generative AI, specifically ChatGPT (GPT-4o), into the field of structural analysis and design using the finite element method (FEM). The research is conducted in two main parts: structural analysis and structural design. For structural analysis, two scenarios are examined: one where the FEM source code is provided to ChatGPT and one where it is not. The AI's ability to understand, process, and accurately perform finite element analysis in both scenarios is evaluated. Additionally, the application of ChatGPT in structural design is investigated, including design modifications and parameter sensitivity analysis. The results demonstrate the potential of the generative AI to assist in complex engineering tasks, suggesting a future where AI significantly enhances efficiency and innovation in structural engineering. However, the study also highlights the importance of ensuring the accuracy and reliability of AI-generated results, particularly in safety-critical applications.
This paper proposes a sampling-based sensitivity method for dealing with electromagnetic coupled design problems effectively. The black-box modeling technique is basically applied to obtain an optimum regardless of how strong the electromagnetic, thermal and structural analyses are coupled with each other. To achieve this, Kriging surrogate models are produced in a hyper-cubic local window with the center of a current design point. Then design sensitivity values are extracted from the differentiation of basis functions which consist of the models. The proposed method falls under a hybrid optimization method which takes advantages of the sampling-based and the sensitivity-based methods. Owing to the aforementioned feature, the method can be applied even to electromagnetic problems of which the material properties are strongly coupled with thermal or structural outputs. To examine the accuracy and validity of the proposed method, a strongly nonlinear mathematical example and a coil design problem for local induction heating are tested.
Water inrush from fault is one of the most severe hazards during tunnel excavation. However, the traditional evaluation methods are deficient in both quantitative evaluation and uncertainty handling. In this paper, a comprehensive methodology method combined intuitionistic fuzzy AHP with a Bayesian network for the risk assessment of water inrush from fault in the subsea tunnel was proposed. Through the intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process to replace the traditional expert scoring method to determine the prior probability of the node in the Bayesian network. After the field data is normalized, it is classified according to the data range. Then, using obtained results into the Bayesian network, conduct a risk assessment with field data which have processed of water inrush disaster on the tunnel. Simultaneously, a sensitivity analysis technique was utilized to investigate each factor's contribution rate to determine the most critical factor affecting tunnel water inrush risk. Taking Qingdao Kiaochow Bay Tunnel as an example, by predictive analysis of fifteen fault zones, thirteen of them are consistent with the actual situation which shows that the IFAHP-Bayesian Network method is feasible and applicable. Through sensitivity analysis, it is shown that the Fissure development and Apparent resistivity are more critical comparing than other factor especially the Permeability coefficient and Fault dip. The method can provide planners and engineers with adequate decision-making support, which is vital to prevent and control tunnel water inrush.
Hamish Tomlinson;Geoffrey W. Rodgers;Chao Xu;Virginie Avot;Cong Zhou;J. Geoffrey Chase
Smart Structures and Systems
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v.31
no.2
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pp.101-111
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2023
Structural health monitoring (SHM) covers a range of damage detection strategies for buildings. In real-time, SHM provides a basis for rapid decision making to optimise the speed and economic efficiency of post-event response. Previous work introduced an SHM method based on identifying structural nonlinear hysteretic parameters and their evolution from structural force-deformation hysteresis loops in real-time. This research extends and generalises this method to investigate the impact of a wide range of flag-shaped or pinching shape nonlinear hysteretic response and its impact on the SHM accuracy. A particular focus is plastic stiffness (Kp), where accurate identification of this parameter enables accurate identification of net and total plastic deformation and plastic energy dissipated, all of which are directly related to damage and infrequently assessed in SHM. A sensitivity study using a realistic seismic case study with known ground truth values investigates the impact of hysteresis loop shape, as well as added noise, on SHM accuracy using a suite of 20 ground motions from the PEER database. Monte Carlo analysis over 22,000 simulations with different hysteresis loops and added noise resulted in absolute percentage identification error (median, (IQR)) in Kp of 1.88% (0.79, 4.94)%. Errors were larger where five events (Earthquakes #1, 6, 9, 14) have very large errors over 100% for resulted Kp as an almost entirely linear response yielded only negligible plastic response, increasing identification error. The sensitivity analysis shows accuracy is reduces to within 3% when plastic drift is induced. This method shows clear potential to provide accurate, real-time metrics of non-linear stiffness and deformation to assist rapid damage assessment and decision making, utilising algorithms significantly simpler than previous non-linear structural model-based parameter identification SHM methods.
Kim, Hyo-Sig;Kim, Heon-Hee;Cho, Hyo-Jin;Yoon, Seong-Ho
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.806-811
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2007
In this study, we propose a more systematic design process for the structure-borne noise. The proposed way consists of 4 steps: Problem definition, Cause analysis, Development of counter-measure and Validation. Especially, we improved the second step: Cause analysis. According to the PCA(Panel Contribution Analysis), a reduction in vibration of the panels of which panel contribution is positive and larger, results in a reduction in structure-borne noise. We have, however, met the case in which the concept of PCA is no valid in a few vehicle tests. In order to understand this phenomenon, we compared the major panels selected by PCA with the one chosen by DSA(Design Sensitivity Analysis). After investigating the difference between the two results, a more improved process is suggested. The proposed one for the second step in the design process consists of not only the previous way: PCA with deformation analysis results but also DSA. It is finally validated that the proposed design process decreases the sound pressure of the concerned noise transfer function more than 3.5 dB.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.1682-1685
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2005
System algorithms estimated by deterministic input may occur the error between predicted and actual output. Especially, actual system can't predict the exact outputs due to uncertainty and tolerance of input parameters. A single output to a set of inputs has a limited value without the variation. Hence, we should consider various scatters caused by the load assessment, material characteristics, stress analysis and manufacturing methods in order to perform the robust design or estimate the reliability of structure. The system design with uncertainty should perform the probabilistic structural optimization with the statistical response and the reliability. This method calculated the probability distributions of the characteristics such as stress by combining stress analysis, response surface methodology and Monte-Carlo Method and got the probabilistic sensitivity. The sensitivity of structural response with respect to inconstant design variables was estimated by fracture probability. Therefore, this paper proposed the probabilistic reliability design method for fracture of uncorved freight end beam and the design criteria by fracture probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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