이 연구에서는 정적 변위를 사용하는 유전자 알고리즘을 이용한 교량의 유한요소해석모델 개선 기법을 제안하며, PSC 거더교를 대상으로 한 실증시험 데이터를 이용하여 제안된 방법을 검증하였다. 실증 재하시험으로 정적재하시험과 의사정적재하시험을 수행하였으며, 각 재하시험의 계측 데이터를 이용하여 대상교량의 유한요소해석모델 개선을 진행하였다. 최종적으로 의사정적재하시험의 계측 데이터를 통해 개선된 모델을 이용하여 공용 내하력평가를 수행하였다. 내하력평가에는 현 도로교설계기준과 구 도로교설계기준, AASHTO LRFD의 설계 활하중을 이용하였으며, 각 설계기준 별 내하력평가 결과를 비교하였다.
Cao, Liang;Liu, Jiepeng;Zhang, Xiaolin;Chen, Y. Frank
Structural Engineering and Mechanics
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제71권3호
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pp.245-255
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2019
In this paper, an inverted-pendulum model consisting of a point supported by spring limbs with roller feet is adopted to simulate human walking load. To establish the kinematic motion of first and second single and double support phases, the Lagrangian variation method was used. Given a set of model parameters, desired walking speed and initial states, the Newmark-${\beta}$ method was used to solve the above kinematic motion for studying the effects of roller radius, stiffness, impact angle, walking speed, and step length on the ground reaction force, energy transfer, and height of center of mass transfer. The numerical simulation results show that the inverted-pendulum model for walking is conservative as there is no change in total energy and the duration time of double support phase is 50-70% of total time. Based on the numerical analysis, a dynamic load factor ${\alpha}_{wi}$ is proposed for the traditional walking load model.
This paper presents the method of load management to measure the winter season's load characteristics of distribution pole transformers. The proposed load model constructed used by the quadratic load correlation coefficients. To verify the estimated model, we compared with linear model by calculation results. The results can contribute an improvement of conventional load management method.
Weekly and monthly electric load forecasting are essential for the generator maintenance plan and the systematic operation of the electric power reserve. This paper proposes the weekly maximum electric load forecasting model for 104 weeks with the multiple regression model. Input variables of the multiple regression model are temperatures and GDP that are highly correlated with electric loads. The weekly variable is added as input variable to improve the accuracy of electric load forecasting. Test results show that the proposed algorithm improves the accuracy of electric load forecasting over the seasonal autoregressive integrated moving average model. We expect that the proposed algorithm can contribute to the systematic operation of the power system by improving the accuracy of the electric load forecasting.
Y.C. Fung[1]에 의한 연조직의 점탄성에 관한 수학적 모델이론 (Fung's Quasi-linear vlscoelastic theory)을 이용하여 인간의 인두조직의 점탄성(vlscoelatlcity)특성을 측정하기 위하여 반복성하중(cyclic load) ,응력완화 (tensile stress relaxation), incremental load, 그리고 일축성인장 (uniaxial tensile) 시험 등을 실시하였다. 실험적으로 측정한 인두조직의 점탄성특성이 이미 조사된 다른 조직의 점탄성특성과 정량적으로 비교되었다. 인두조직의 점탄성특성의 정량화를 위하여 Y.C.Fung의 수학적 모델이 적용되었는데 응력완화(tensile stress relaxation) 시험 측정결과로부터 도출된 표준화된 응력완화(reduced stress relaxation)함수 G(t)와 일축성인장(uniaxial tensile)시험에서 도출된 탄성반응(elastic response)함수 5(t)를 이용하여 시간에 따른 응력의 궤적을 산출하여 이를 반복성 하중(cyclic load)실험에서 측정된 결과와 비교, 분석하였다. 이러한 인두조직의 점탄성특성에 관한 연구결과는 향후 유한요소를 이용한 인두의 생체역학적 모델의 기본 데이터로 이용될 수 있다.
단진자 운동의 분석은 일반적으로 분석하며, 분석 결과는 자료에서 찾아볼 수가 있다. 일반적으로 단진자 운동의 해석은 뉴턴 제2법칙에 의해 선형화된 모델에서 속도, 주기, 시간에 따른 각도등이 계산된다. 본 논문에서는 단진자 운동을 비선형 하중제어 모델로 구현해 진자의 주기 운동을 해석한다. 즉 운동하는 진자의 위치에 따라 실시간으로 변화하는 하중을 분석해본다. 그리고 운동하는 진자의 위치 제어를 위해 필요한 하중 제어 값을 찾아보고, 마지막으로 선형화된 모델에서 구해진 값과 비선형 모델에서 구해진 값과 비교한다. 이와 같이 진자의 운동 및 비행체를 포함한 운동하는 물체를 제어하기 위해 비선형 하중제어 모델이 다양하게 적용될 수 있음을 나타낸다.
This paper presents an industrial peak load management system for the peak demand control. Kohonen neural network and wavelet transform based techniques are adopted for industrial peak load forecasting that will be used as input data of the peak demand control. Firstly, one year of historical load data of a steel company were sorted and clustered into several groups using Kohonen neural network and then wavelet transforms are applied with Biorthogonal 1.3 mother wavelet in order to forecast the peak load of one minute ahead. In addition, for the peak demand control, composite fuzzy model is proposed and implemented in this work. The results are compared with those of conventional model, fuzzy model and composite model, respectively. The outcome of the study clearly indicates that the composite fuzzy model approach can be used as an attractive and effective means of the peak demand control.
The purpose of this study is to provide the ideal forecasting model of cadastral survey work load through the Economeatric Analysis of Time Series, Granger Causality and VAR Model Analysis, it suggested the forecasting reference materials for the total amount of cadastral survey general work load. The main result is that the derive of the environment variables which affect cadastral survey general work load and the outcome of VAR(vector auto regression) analysis materials(impulse response function and forecast error variance decomposition analysis materials), which explain the change of general work load depending on altering the environment variables. And also, For confirming the stability of time series data, we took a unit root test, ADF(Augmented Dickey-Fuller) analysis and the time series model analysis derives the best cadastral forecasting model regarding on general cadastral survey work load. And also, it showed up the various standards that are applied the statistical method of econometric analysis so it enhanced the prior aggregate system of cadastral survey work load forecasting.
Cooling of nutrient solution is essential to improve the growth environment of crops in hydroponic culture during summer season in Korea. This study was carried out to provide fundamental data for development of the cooling system satisfying the required cooling load of nutrient solution in hydroponic greenhouse. A numerical model for prediction of the cooling load of nutrient solution in hydroponic greenhouse was developed, and the results by the model showed good agreements with those by experiments. Main factors effecting on cooling load were solar radiation and air temperature in weather data, and conductivity of planting board and area ratio of bed to floor in greenhouse parameters. Using the model developed, the design cooling load of nutrient solution in hydroponic greenhouse of 1,000$m^2$(300pyong) was predicted to be 95,000 kJ/hr in Suwon and the vicinity.
This paper investigates the load model for single footfall trace of human walking. A large amount of single person walking load tests were conducted using the three-dimensional gait analysis system. Based on the experimental data, Fourier series functions were adopted to model single footfall trace in three directions, i.e. along walking direction, direction perpendicular to the walking path and vertical direction. Function parameters such as trace duration time, number of Fourier series orders, dynamic load factors (DLFs) and phase angles were determined from the experimental records. Stochastic models were then suggested by treating walking rates, duration time and DLFs as independent random variables, whose probability density functions were obtained from experimental data. Simulation procedures using the stochastic models are presented with examples. The simulated single footfall traces are similar to the experimental records.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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