This paper presents the processing of nonlinear features associated with a damage event by quadratic time-frequency distributions for damage identification in a frame structure. A time-frequency distribution is a function which distributes the total energy of a signal at a particular time and frequency point. As the occurrence of damage often gives rise to non-stationary, nonlinear structural behavior, simultaneous representation of the dynamic response in the time-frequency plane offers valuable insight for damage detection. The applicability of the bilinear time-frequency distributions of the Cohen class is examined for the damage assessment of a frame structure from the simulated acceleration data. It is shown that the changes in instantaneous energy of the dynamic response could be a good damage indicator. Presence and location of damage can be identified using Choi-Williams distribution when damping is ignored. However, in the presence of damping the Page distribution is more effective and offers better readability for structural damage detection.
This study was conducted to derive the design rainfall by the consecutive duration using the at-site frequency analysis. Using the errors, K-S tests and LH-moment ratios, Log Pearson type 3 (LP3) and Generalized Extreme Value (GEV) distributions of Gamma and Non-Gamma Family, respectively were identified as the optimal probability distributions among applied distributions. Parameters of GEV and LP3 distributions were estimated by the method of L and LH-moments and the Indirect method of moments respectively. Design rainfalls following the consecutive duration were derived by at-site frequency analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE) and relative efficiency (RE) in RRMSE for the design rainfall derived by at-site analysis in the observed and simulated data were computed and compared. It has shown that at-site frequency analysis by GEV distribution using L-moments is confirmed as more reliable than that of GEV and LP3 distributions using LH-moments and Indirect method of moments in view of relative efficiency.
The frequency analyses for the precipitation data in Korea were performed. We used daily maximum series, monthly maximum series, and annual series. For nonparametric frequency analyses, variable kernel estimators were used. Nonparametric methods do not require assumptions about the underlying populations from which the data are obtained. Therefore, they are better suited for multimodal distributions with the advantage of not requiring a distributional assumption. In order to compare their performance with parametric distributions, we considered several probability density functions. They are Gamma, Gumbel, Log-normal, Log-Pearson type III, Exponential, Generalized logistic, Generalized Pareto, and Wakeby distributions. The variable kernel estimates are comparable and are in the middle of the range of the parametric estimates. The variable kernel estimates show a very small probability in extrapolation beyond the largest observed data in the sample. However, the log-variable kernel estimates remedied these defects with the log-transformed data.
시간 영역과 주파수 영역을 사이의 공간을 뜻하는 부분 푸리에 영역으로 (fractional Fourier domains) 선형 시간-주파수 분포의 옮김 불변 특성을 일반화한다. 다른 선형 사주파수 분포와 달리 짧은 시간 푸리에 변환은(short time Fourier transform: STFT) 부분 푸리에 영역에서 크기 (magnitude-wise) 옮김 불변을 지니는데, 이 짧은 시간 푸리에 변환을 쓰면 분포를 좀더 쉽게 해석할 수 있다. 특히, 부분 푸리에 영역에서 크기 옮김 불변인 선형 분포는 짧은 시간 푸리에 변환뿐이라는 것을 밝힌다.
최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 한강의 주요 수위관측지점중 하나인 팔당댐 하류 고안지점의 과거 연최대 홍수위자료를 1994년 단면을 기준으로 홍수위를 환산하고 홍수 빈도해석을 통하여 확률홍수량을 산정하였다. 과거 홍수위자료에 대한 현 하상상태에서의 환산수위를 구하기 위해서 최근에 새롭게 확립된 수위-유량 관계곡선을 이용하였다. 기왕의 연최대 홍수량자료를 기본자료로 하여 수문해석에서 많이 이용되고 있는 10개의 확률분포형을 가지고, 확률가중 모멘트법에 의해 매개변수를 추정하고, 적합도 검정을 한 결과 gamma-2, gamma-3 분포형이 최적분포형인 것으로 나타났으며, 빈도해석을 통해 재현기간별로 확률홍수량 및 확률홍수위를 산정하였다. 또한, 결측된 자료를 보완하기 위하여 과거 홍수정보를 이용하는 기법을 사용하여 기왕의 홍수량에 대한 빈도해석을 실시하여 확률분포형에 의한 산정값과 비교하였다.
It is now widely acknowledged that climate variability modifies the frequency spectrum of hydrological extreme events. Traditional hydrological frequency analysis methodologies are not devised to account for nonstationarity that arises due to variation in exogenous factors of the causal structure. We use Hierarchical Bayesian Analysis to consider the exogenous factors that can influence on the frequency of extreme floods. The sea surface temperatures, predicted GCM precipitation, climate indices and snow pack are considered as potential predictors of flood risk. The parameters of the model are estimated using a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. The predictors are compared in terms of the resulting posterior distributions of the parameters associated with estimated flood frequency distributions.
This study was carried out to select optimal probability distribution based on design accumulated monthly mean inflow from the viewpoint of drought by Gamma (GAM), Generalized extreme value (GEV), Generalized logistic (GLO), Generalized normal (GNO), Generalized pareto (GPA), Gumbel (GUM), Normal (NOR), Pearson type 3 (PT3), Wakeby (WAK) and Kappa (KAP) distributions for the observed accumulative monthly mean inflow of Chungjudam. L-moment ratio was calculated using observed accumulative monthly mean inflow. Parameters of 10 probability distributions were estimated by the method of L-moments with the observed accumulated monthly mean inflow. Design accumulated monthly mean inflows obtained by the method of L-moments using different methods for plotting positions formulas in the 10 probability distributions were compared by relative mean error (RME) and relative absolute error (RAE) respectively. It has shown that the design accumulative monthly mean inflow derived by the method of L-moments using Weibull plotting position formula in WAK and KAP distributions were much closer to those of the observed accumulative monthly mean inflow in comparison with those obtained by the method of L-moment with the different formulas for plotting positions in other distributions from the viewpoint of RME and RAE.
Heat transfer by laminar oscillating flow in a circular pipe has been studied analytically. The general solution with respect to the arbitrary wall boundary condition is obtained by superposing the fluid temperatures with the sinusoidal wall temperature distributions. The fulid temperature distributions are two dimensional, but uniform flow assumption is used to simplify the velocity distribution. The heat transfer characteristics in the thermally developing regions are analyzed by applying the general solution to the two cases of thermal boundary conditions in which the wall temperature and wall heat flux distributions have a square-wave form, respectively. The results show that the length of the thermally developing region becomes larger in proportion to the oscillation frequency at slow oscillation and eventually approaches to the value comparable to the swept distance as the frequency increases. The time and cross-section averaged Nusselt number in the developing region is inversely proportional to the square root of the distance from the position where the wall boundary condition is changed suddenly. In the developed region, Nusselt number is only determined by the oscillation frequency.
This study introduced a Bayesian based frequency analysis in which the statistical trend seasonal analysis for hydrologic extreme series is incorporated. The proposed model employed Gumbel and GEV extreme distribution to characterize extreme events and a fully coupled bayesian frequency model was finally utilized to estimate design rainfalls in Seoul. Posterior distributions of the model parameters in both trend and seasonal analysis were updated through Markov Chain Monte Carlo Simulation mainly utilizing Gibbs sampler. This study proposed a way to make use of nonstationary frequency model for dynamic risk analysis, and showed an increase of hydrologic risk with time varying probability density functions. In addition, full annual cycle of the design rainfall through seasonal model could be applied to annual control such as dam operation, flood control, irrigation water management, and so on. The proposed study showed advantage in assessing statistical significance of parameters associated with trend analysis through statistical inference utilizing derived posterior distributions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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