Park, Jeong-Je;Liang, Wu;Choi, Jae-Seok;Cha, Jun-Min
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.3
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pp.486-495
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2009
This paper proposes a new methodology on reliability evaluation of a power system including solar cell generators (SCG). The SCGs using renewable energy resource such as solar radiation(SR) should be modeled as multi-state operational model because the uncertainty of the resource supply may occur an effect as same as the forced outage of generator in viewpoint of adequacy reliability of system. While a two-state model is well suited for modeling conventional generators, a multi-state model is needed to model the SCGs due to the random variation of solar radiation. This makes the method of calculating reliability evaluation indices of the SCG different from the conventional generator. After identifying the typical pattern of the SR probability distribution function(pdf) from SR actual data, this paper describes modelling, methodology and details process for reliability evaluation of the solar cell generators integrated with power system. Two test results indicate the viability of the proposed method.
This study aimed to develop a model to accurately predict the acceleration of structural systems during an earthquake. The acceleration and applied force of a structure were measured at current time step and the velocity and displacement were estimated through linear integration. These data were used as input to predict the structural acceleration at next time step. The computation tool used was the Volterra/Wiener neural network (VWNN) which contained the mathematical model to predict the acceleration. For alleviating problems of relatively large-dimensional and nonlinear systems, the VWNN model was utilized as the signal processing tool, including the Taylor series components in the input nodes of the neural network. The number of the intermediate layer nodes in the neural network model, containing the training and simulation stage, was evaluated and optimized. Discussions on the influences of the gradient descent with adaptive learning rate algorithm and the Levenberg-Marquardt algorithm, both for determining the network weights, on prediction errors were provided. During the simulation stage, different earthquake excitations were tested with the optimized settings acquired from the training stage to find out which of the algorithms would result in the smallest error, to determine a proper simulation model.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.21
no.2
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pp.132-139
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2004
Film forming behavior of monodispersed model composite latexes with particle size of 190 nm, which consist of n-butyl acrylate as a soft phase monomer and methyl methacrylate as a hard phase monomer with different morphology was examined. Five different types of model latexes were used in this study such as random copolymer particle, soft-core/hard-shell particle, hard-core/soft-shell particle, gradient type particle, and mixed type particle. The film forming behavior was evaluated using pseudo on-line measurements of the cumulative weight loss, the UV transmittance, and the tensile fracture energy. Each stages of film formation I, II were not sensitive to the morphology of model latexes, but stage-ill was largely dependent on the morphology of model latexes. The chain mobility of polymer which composed the shell component was found to dominantly determine the behavior of film forming stage-III.
The bearing mechanism of pile during installation and loading process which controls the deformation and distribution of strain and stress in the soil surrounding pile tip is complex and full of much uncertainty. It is pointed out that particle crushing occurs in significant stress concentrated region such as the area surrounding pile tip. The solution to this problem requires the understanding and modeling of the mechanical behavior of granular soil under high pressures. This study aims to investigate the sand behavior around pile tip considering the characteristics of sand crushing. The numerical analysis of model pile loading test under different surcharge pressure with constitutive model for sand crushing is presented. This constitutive model is capable of predicting the dilatancy of soil from negative to positive under low confining pressure and only negative dilatancy under high confining pressure. The predicted relationships between the normalized bearing stress and normalized displacement are agreeable with the experimental results during the entire loading process. It is estimated from numerical results that the vertical stress beneath pile tip is up to 20 MPa which is large enough to cause sand to be crushed. The predicted distribution area of volumetric strain represents that the distributed area shaped wedge for volumetric contraction is beneath pile tip and distributed area for volumetric expansion is near the pile shaft. It is demonstrated that the finite element formulation incorporating a constitutive model for sand with crushing is capable of producing reasonable results for the pile loading problem.
Substructure pseudo-dynamic hybrid simulation (SPDHS) combining the advantages of physical experiments and numerical simulation has become an important testing method for evaluating the dynamic responses of structures. Various parameter identification methods have been proposed for online model updating. However, if there is large model gap between the assumed numerical models and the real models, the parameter identification methods will cause large prediction errors. This study presents an ANN (artificial neural network) method based on forgetting factor. During the SPDHS of model updating, a dynamic sample window is formed in each loading step with forgetting factor to keep balance between the new samples and historical ones. The effectiveness and anti-noise ability of this method are evaluated by numerical analysis of a six-story frame structure with BRBs (Buckling Restrained Brace). One BRB is simulated in OpenFresco as the experimental substructure, while the rest is modeled in MATLAB. The results show that ANN is able to present more hysteresis behaviors that do not exist in the initial assumed numerical models. It is demonstrated that the proposed method has good adaptability and prediction accuracy of restoring force even under different loading histories.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.3
no.1
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pp.71-77
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2009
A theoretical model of multiple cracking failure mechanism is proposed herein for fiber reinforced high performance Cementitious composites. By introducing partial debonding energy dissipation on non-first cracking plane and fiber reinforcing parameter, the failure mechanism model of multiple cracking is established based on the equilibrium assumption of total energy dissipation on the first crack plane and non-first cracking plane. Based on the assumption of the first crack to be the final failure crack, energy dissipation terms including complete debonding energy, partial debonding energy, strain energy of steel fiber, frictional energy, and matrix fracture energy have been modified and simplified. By comparing multiple cracking number and energy dissipations with experiment results of the reference's data, it indicates that this model can describe the multiple cracking behavior of fiber reinforced high performance cementitious composites and the influence of the partial debonding term on energy dissipation is significant. The model proposed may lay a foundation for the predictions of the first cracking capacity and post cracking capacity of fiber reinforced high performance cementitious composites and also can be a reference for optimal mixture for construction cost.
Li, Mo;Luu, Hieu C.;Wu, Chang;Mo, Y.L.;Hsu, Thomas T.C.
Earthquakes and Structures
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v.7
no.5
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pp.691-704
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2014
Reinforced concrete (RC) shear walls are commonly used for building structures to resist seismic loading. While the RC shear walls can have a high load-carrying capacity, they tend to fail in a brittle mode under shear, accompanied by forming large diagonal cracks and bond splitting between concrete and steel reinforcement. Improving seismic performance of shear walls has remained a challenge for researchers all over the world. Engineered Cementitious Composite (ECC), featuring incredible ductility under tension, can be a promising material to replace concrete in shear walls with improved performance. Currently, the application of ECC to large structures is limited due to the lack of the proper constitutive models especially under shear. In this paper, a new Cyclic Softening Membrane Model for reinforced ECC is proposed. The model was built upon the Cyclic Softening Membrane Model for reinforced concrete by (Hsu and Mo 2010). The model was then implemented in the OpenSees program to perform analysis on several cases of shear walls under seismic loading. The seismic response of reinforced ECC compared with RC shear walls under monotonic and cyclic loading, their difference in pinching effect and energy dissipation capacity were studied. The modeling results revealed that reinforced ECC shear walls can have superior seismic performance to traditional RC shear walls.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.13
no.5
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pp.1044-1051
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1989
A numerical calculation is carried out for the analysis of 3-dimensional compressible flow field in axial-flow rotating blades by using finite element method. The calculation of flow in impellers plays a dominant role in the theoretical research and design of turbomachines. Three-dimensional flow fields can be obtained by the quasi-three-dimensional iterative calculation of the flows both on blade-to-blade stream surfaces and hub-to-shroud stream surfaces with the introduction of viscous loss model in order to consider a loss due to viscosity of fluid. In devising the loss model, four primary sources of losses were identified: (1) blade profile loss (2) end wall loss (3) secondary flow loss (4) tip-leakage loss. For the consideration of an axially parabolic distribution of loss, the results of present calcullation are well agreed with the results by experiment, thus the introduction of loss model is proved to be valid.
Due to the rapid advancement of auto-refractor technology, most optometry shops provide refraction services. Despite their speed and convenience, the measurement values provided by auto-refractors include a significant degree of error due to psychological and physical factors. Therefore, there is a need for repetitive testing to obtain a smaller mean error value. However, even repetitive testing itself might not be sufficient to ensure accurate measurements. Therefore, research on a method of measurement that can complement auto-refractor measurements and provide confirmation of refraction results needs to be conducted. The customized optometry model described herein can satisfy the above requirements. With existing technologies, using human eye measurement devices to obtain relevant individual optical feature parameters is no longer difficult, and these parameters allow us to construct an optometry model for individual eyeballs. They also allow us to compute visual images produced from the optometry model using the CODE V macro programming language before recognizing the diffraction effects visual images with the neural network algorithm to obtain the accurate refractive diopter. This study attempts to combine the optometry model with the back-propagation neural network and achieve a double check recognition effect by complementing the auto-refractor. Results show that the accuracy achieved was above 98% and that this application could significantly enhance the service quality of refraction.
A horizontal cyclic test was carried out to study the seismic performance of lightweight aggregate concrete filled steel tube (LACFST). The constitutive and hysteretic model of core lightweight aggregate concrete (LAC) was proposed for finite element simulation. The stress and strain changes of the steel tube and concrete filled inside were measured in the experiment, and the failure mode, hysteresis curve, skeleton curve, and strain curve of the test specimens were obtained. The influence of axial compression ratio, diameter-thickness ratio and material strength were analysed based on finite element model. The results show that the hysteresis curve of LACFST indicated favourable ductility, energy dissipation, and seismic performance. The LACFST failed when the concrete in the bottom first crushed and the steel tube then bulged, thus axial force imposed by prestressing was proved to be feasible. The proposed constitutive model and hysteretic model of LAC under the constraint of its steel tube was reliable. The bearing capacity and ductility of the specimen increase significantly with increasing thickness of the steel tube. The bearing capacity of the member improves while the ductility and energy dissipation performance slightly decreased with the increasing strength of the steel and concrete.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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