Windborne debris is a major cause of structural damage during severe windstorms and hurricanes owing to its direct impact on building envelopes as well as to the 'chain reaction' failure mechanism it induces by interacting with wind pressure damage. Estimation of debris risk is an important component in evaluating wind damage risk to residential developments. A debris risk model developed by the authors enables one to analytically aggregate damage threats to a building from different types of debris originating from neighboring buildings. This model is extended herein to a general debris risk analysis methodology that is then incorporated into a vulnerability model accounting for the temporal evolution of the interaction between pressure damage and debris damage during storm passage. The current paper (Part I) introduces the debris risk analysis methodology, establishing the mathematical modeling framework. Stochastic models are proposed to estimate the probability distributions of debris trajectory parameters used in the method. It is shown that model statistics can be estimated from available information from wind-tunnel experiments and post-damage surveys. The incorporation of the methodology into vulnerability modeling is described in Part II.
Haleerattanawattana, P.;Senjuntichai, T.;Limsuwan, E.
Structural Engineering and Mechanics
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v.18
no.5
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pp.691-707
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2004
This paper presents the micro-mechanical modeling for predicting concrete behavior under compressive loading. The model is able to represent the heterogeneities in the microstructure up to three phases, i.e., aggregate particles, matrix and interfaces. The smeared crack concept based on non-linear fracture mechanics is implemented in order to formulate the constitutive relation for each component. The splitting tensile strength is considered as a fracture criterion for cracking in micro-level. The finite element method is employed to simulate the model based on plane stress condition by using quadratic triangular elements. The validation of the model is verified by comparing with the experimental results. The influence of tensile strength from both aggregate and matrix phases on the concrete compressive strength is demonstrated. In addition, a guideline on selecting appropriate tensile strength for each phase to obtain specified concrete compressive strength is also presented.
Hur, Jieun;Althoff, Eric;Sezen, Halil;Denning, Richard;Aldemir, Tunc
Nuclear Engineering and Technology
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v.49
no.2
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pp.387-394
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2017
Seismic probabilistic risk assessment (SPRA) requires a large number of simulations to evaluate the seismic vulnerability of structural and nonstructural components in nuclear power plants. The effect of structural modeling and analysis assumptions on dynamic analysis of 3D and simplified 2D stick models of auxiliary buildings and the attached nonstructural components is investigated. Dynamic characteristics and seismic performance of building models are also evaluated, as well as the computational accuracy of the models. The presented results provide a better understanding of the dynamic behavior and seismic performance of auxiliary buildings. The results also help to quantify the impact of uncertainties associated with modeling and analysis of simplified numerical models of structural and nonstructural components subjected to seismic shaking on the predicted seismic failure probabilities of these systems.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.11a
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pp.111-114
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1997
Generally, fuzzy models have the capability of dividing input space into several subspaces. compared to liner ones. But hitherto suggested fuzzy modeling algorithms not take into consideration the correlations between components of sample input data and address them independently of each other, which results in ineffective partition of input space. Therefore, to solve this problem. this letter proposes a new fuzzy modeling algorithm which partitions the input space more efficiently than conventional methods by taking into consideration correlations between components of sample data. As a way to use correlation and divide the input space. the method of principal component is used. Finally, the results of computer simulation are given to demonstrate the validity of this algorithm.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.04a
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pp.329-338
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2011
Business processes are often of long duration, and include internal worker's decision making, which makes business processes to be exposed to many exceptional situations. These properties of business processes makes it difficult to design processes to support uncertainties from internal or external environments. The behavioral properties of business processes mainly depends on the data aspects of business processes. To formalize the data aspect of process modeling, this paper proposes a graph-based model, called Data Dependency Graph (DDG), constructed from dependency relationships specified between business data. The paper also defines a mechanism of describing a set of mapping rules that generates a process model semantically equivalent to a DDG, which is accomplished by allocating data dependencies to component activities.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.3
no.1
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pp.68-85
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1998
Solid modeling refers to techniques for unambiguous representations of three-dimensional objects. Feature recognition is a sub-discipline focusing on the design and implementation of algorithms for detecting manufacturing information such as holes, slots, etc. in a solid model. Automated feature recognition has been an active research area in stolid modeling for many years, and is considered to be a critical component for CAD/CAM integration. This paper gives a technical overview of the state of the art in feature recognition research. Rather than giving an exhaustive survey, I focus on the three currently dominant feature recognition technologies: graph-based algorithms, volumetric decomposition techniques, and hint-based geometric reasoning. For each approach, I present a detailed description of the algorithms being employed along with some assessments of the technology. I conclude by outlining important open research and development issues.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.5-8
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2014
This paper presents a parallel approach of formant synthesis method for haegeum on graphics processing units (GPU) using spectral modeling. Spectral modeling synthesis (SMS) is a technique that models time-varying spectra as a combination of sinusoids and a time-varying filtered noise component. A second-order digital resonator by the impulse-invariant transform (IIT) is applied to generate deterministic components and the results are band-pass filtered to adjust magnitude. The noise is calculated by first generating the sinusoids with formant synthesis, subtracting them from the original sound, and then removing some harmonics remained. The synthesized sounds are consequently by adding sinusoids, which are shown to be similar to the original Haegeum sounds. Furthermore, GPU accelerates the synthesis process enabling- real time music synthesis system development, supporting more sound effect, and multiple musical sound compositions.
Business processes are often of long duration, and include internal worker's decision making, which makes business processes to be exposed to many exceptional situations. These properties of business processes makes it difficult to guarantee successful termination of business processes at the design phase. The behavioral properties of business processes mainly depends on the data aspects of business processes. To formalize the data aspect of process modeling, this paper proposes a graph-based model, called Data Dependency Graph (DDG), constructed from dependency relationships specified between business data. The paper also defines a mechanism of describing a set of mapping rules that generates a process model semantically equivalent to a DDG, which is accomplished by allocating data dependencies to component activities.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.2
no.1
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pp.40-45
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2004
This paper describes a modeling of service composition manager based on TINA (Telecommunication Information Networking Architecture). The Service composition function is mainly motivated by the desire to easily generate new service using existing services from retailers or $3^{rd}$-party service providers. The TINA-C specification for the service composition does not include the detailed composition procedure and its object models. In this paper, we propose a model of components for the service composition, which adapts a static composition feature in a single provider domain. To validate the proposed modeling, we implemented prototype service composition function, which combines two multimedia services; a VOD service and a VCS service. As a result, we obtain the specification of the detailed composition architecture between a retailer domain and a $3^{rd}$-party service provider domain.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.23
no.4_2
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pp.661-667
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2020
The optimal shape modeling of core parts through 3D modeling and structural analysis for the development of small and medium-sized ships. The goal is to improve the efficient structure of the hydraulic system for controlling the rudder among the core steering parts in small and medium-sized ships. Through 3D modeling and structural analysis, a new concept of tiller parts and a double-acting hydraulic cylinder control system were proposed and operational structural stability was evaluated. Structural analysis of the three different tiller designs that can be replaceable onto existing fishing vessels was conducted to derive the final shapes. The emphasis was placed on evaluating the structural stability of the key drive components, the tiller, pin, and cylinder rodin the maximum torque condition of the hydraulic cylinder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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