Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.42
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pp.31-37
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2000
Regulated Deficit Irrigation (RDI) is one of the most important measures for the water-saving and high yield of crops. RDI is based on the crop and water relations. The theories of RDI were analyzed using the experiment data in Shaanxi and Gansu Province. There are several problems of RDI in practical use, which include; the uncertainty of crop-water relations, the proper growth stages and water deficit degree of RDI applied, and the requirements of RDI to irrigation system and irrigation techniques.
To evaluate uncertainty and risk in biological reference points, we applied a bootstrapping method and a Bayesian procedure to estimate the related confidence intervals. Here we provide an example of the maximum sustainable yield (MSY) of turban shell, Batillus cornutus, estimated by the Schaefer and Fox models. Fitting the time series of catch and effort from 1968 to 2006 showed that the Fox model performs better than the Schaefer model. The estimated MSY and its bootstrap percentile confidence interval (CI) at ${\alpha}=0.05$ were 1,680 (1,420-1,950) tons for the Fox model and 2,170 (1,860-2,500) tons for the Schaefer model. The CIs estimated by the Bayesian approach gave similar ranges: 1,710 (1,450-2,000) tons for the Fox model and 2,230 (1,760-2,930) tons for the Schaefer model. Because uncertainty in effort and catch data is believed to be greater for earlier years, we evaluated the influence of sequentially excluding old data points by varying the first year of the time series from 1968 to 1992 to run 'backward' bootstrap resampling. The results showed that the means and upper 2.5% confidence limit (CL) of MSY varied greatly depending on the first year chosen whereas the lower 2.5% CL was robust against the arbitrary selection of data, especially for the Schaefer model. We demonstrated that the bootstrap and Bayesian approach could be useful in precautionary fisheries management, and we advise that the lower 2.5% CL derived by the Fox model is robust and a better biological reference point for the turban shells of Jeju Island.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.2A
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pp.115-120
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2011
The strength of reinforced concrete members has uncertainty from material properties of, concrete and reinforcements, section dimensions, and construction errors and so on. The accurate evaluation of these uncertainties is necessary to assure the reasonable safety. The uncertainties should be taken into account in design using structural reliability theory which requires probabilistic models for such uncertainties. In current Korean design code, most reliability evaluations were performed based on foreign data because of lack of local data. In this paper, the probabilistic models for yield strength of reinforcements were developed based on local data. The effects of various factors, nominal yield strength, diameter of reinforcements, and companies, on the models are also examined. According to data analysed, the effects of those factors are not significant. The probability model for yield strength of reinforcements in Korea can be expressed with Beta distribution based on collected data.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.15
no.1
s.94
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pp.20-28
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2005
This paper addresses uncertainty issues encountered recently in measuring head vibration using the conventional 6-axis or 9-axis bite-bar model. Those conventional bite-bar models are shown to present insufficient information to evaluate a generalized motion of head vibration. In order to overcome such limit, a new theoretical measurement model that consists of four 3-axis linear accelerometers is suggested. It is shown to enable the measurement of three angular acceleration components and six second-order angular velocity-dependent terms. Those nine angular motion-related ones, in addition to the three linear acceleration terms at the origin, are found to make it possible to evaluate the generalized head vibration for a given position. To examine the feasibility of the proposed method, a newly designed 12-axis bite-bar was developed. Detailed experimental results obtained from the developed 12-axis bite-bar are demonstrated in this paper. They illustrate that the popular 6-axis bite-bar model yield about $4.0\%$ relative measurement uncertainty for the pitch component of head vibration, $14\%$ and $10\%$ relative measurement uncertainty for the roll and yaw components of head vibration, respectively. Furthermore, this paper proposes other uncertainty factors to be considered in the future.
Devandiran, P.;Kamatchi, P.;Rao, K. Balaji;Ravisankar, K.;Iyer, Nagesh R.
Earthquakes and Structures
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v.5
no.4
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pp.439-459
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2013
Main objective of the present study is to determine the statistical properties and suitable probability distribution functions of spectral displacements from nonlinear static and nonlinear dynamic analysis within the frame work of Monte Carlo simulation for typical low rise and high rise RC framed buildings located in zone III and zone V and designed as per Indian seismic codes. Probabilistic analysis of spectral displacement is useful for strength assessment and loss estimation. To the author's knowledge, no study is reported in literature on comparison of spectral displacement including the uncertainties in capacity and demand in Indian context. In the present study, uncertainties in capacity of the building is modeled by choosing cross sectional dimensions of beams and columns, density and compressive strength of concrete, yield strength and elastic modulus of steel and, live load as random variables. Uncertainty in demand is modeled by choosing peak ground acceleration (PGA) as a random variable. Nonlinear static analysis (NSA) and nonlinear dynamic analysis (NDA) are carried out for typical low rise and high rise reinforced concrete framed buildings using IDARC 2D computer program with the random sample input parameters. Statistical properties are obtained for spectral displacements corresponding to performance point from NSA and maximum absolute roof displacement from NDA and suitable probability distribution functions viz., normal, Weibull, lognormal are examined for goodness-of-fit. From the hypothesis test for goodness-of-fit, lognormal function is found to be suitable to represent the statistical variation of spectral displacement obtained from NSA and NDA.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.282-286
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2011
토양침식 및 유사유출로 인한 피해를 예방하고 대응방안을 수립하기 위해서는 침식의 발생원인과 규모에 대한 정량적 평가가 필요하다. 이를 위해서는 지속적인 계측에 의한 토양침식량 산정이 가장 바람직하지만 실질적으로 유역규모의 지속적인 모니터링은 불가능하므로 유역의 수문/지형/지질학적 특성을 고려한 수치모형을 사용하여 토양침식량 및 유사유출량을 산정하는 것이 일반적이다. 이러한 수치모형을 이용한 수문모의의 경우 모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 요인에 의해 계산결과에 상당한 불확실성을 포함하고 있다. 본 연구에서는 매개변수의 불확실성 전이에 따른 수문모의결과의 불확실성의 정량적인 평가를 위해 서로 다른 두가지 수문량(유출량, 유사유출량)을 제공하는 강우-유사-유출 모형을 선택하고, 다중최적화기법인 MOSCEM-UA을 이용하여 매개변수 상호작용에 의한 Pareto 최적해 군 및 균형최적해를 산정하고, 이에 따른 수문예측결과의 불확실성을 평가하였다.
This paper verifies the performance of Extended Kalman Filter(EKF) and MCL(Monte Carlo Localization) approach to localization of an underwater vehicle through experiments. Especially, the experiments use acoustic range sensor whose measurement accuracy and uncertainty is not yet proved. Along with localization, the experiment also discloses the uncertainty features of the range measurement such as bias and variance. The proposed localization method rejects outlier range data and the experiment shows that outlier rejection improves localization performance. It is as expected that the proposed method doesn't yield as precise location as those methods which use high priced DVL(Doppler Velocity Log), IMU(Inertial Measurement Unit), and high accuracy range sensors. However, it is noticeable that the proposed method can achieve the accuracy which is affordable for correction of accumulated dead reckoning error, even though it uses only range data of low reliability and accuracy.
Considering wind speed uncertainty, reliability analysis of the LNG unloading arm at Tongyoung Production Site was performed. Extreme distribution of wind speed was estimated from the data collected at the weather center and wind load was calculated using wind velocities and coefficients of wind pressure. The unloading arm was modeled with plate and solid elements. Contact elements were used to describe the interface between base of structure andground. Response surface for maximum effective stress was found for reliability analysis and then reliability functions was defined and used to determine exceeding probability of allowable and yield stresses. In addition, sensitivity analysis was also performed to estimate the effect of possible material deterioration in the future.
This study investigates the performance of four Bayesian methods, Random Walk Metropolis (RWM), Hit-And-Run Metropolis (HARM), Adaptive Mixture Metropolis (AMM), and Population Monte Carlo (PMC), for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution, and the results are compared with those of conventional parameter estimation methods; namely, the Method Of Moment (MOM), Maximum Likelihood Method (MLM), and Probability Weighted Method (PWM). As a result, Bayesian methods yield similar or slightly better results in parameter estimations compared with conventional methods. In particular, PMC can reduce parameter uncertainty greatly compared with RWM, HARM, and AMM methods although the Bayesian methods produce similar results in parameter estimations. Overall, the Bayesian methods produce better accuracy for scale parameters compared with the conventional methods and this characteristic improves the accuracy of probability rainfall. Therefore, Bayesian methods can be effective tools for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution in hydrological practices, flood risk assessment, and decision-making support.
Uncertainty of the model, system delay and drive dynamics can be considered as normal uncertainties, and the main source of uncertainty in the seismic control system is related to the nature of the simulated seismic error. In this case, optimizing the management strategy for one particular seismic record will not yield the best results for another. In this article, we propose a framework for online management of active structural management systems with seismic uncertainty. For this purpose, the concept of reinforcement learning is used for online optimization of active crowd management software. The controller consists of a differential controller, an unplanned gain ratio, the gain of which is enhanced using an online reinforcement learning algorithm. In addition, the proposed controller includes a dynamic status forecaster to solve the delay problem. To evaluate the performance of the proposed controllers, thousands of ground motion data sets were processed and grouped according to their spectrum using fuzzy clustering techniques with spatial hazard estimation. Finally, the controller is implemented in a laboratory scale configuration and its operation is simulated on a vibration table using cluster location and some actual seismic data. The test results show that the proposed controller effectively withstands strong seismic interference with delay. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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