This study proposes a few-shot learning model for extrapolating the wind pressure of scaled experiments to full-scale measurements. The proposed ML model can use scaled experimental data and a few full-scale tests to accurately predict the remaining full-scale data points (for new specimens). This model focuses on extrapolating the prediction to different scales while existing approaches are not capable of accurately extrapolating from scaled data to full-scale data in the wind engineering domain. Also, the scaling issue observed in wind tunnel tests can be partially resolved via the proposed approach. The proposed model obtained a low mean-squared error and a high coefficient of determination for the mean and standard deviation wind pressure coefficients of the full-scale dataset. A parametric study is carried out to investigate the influence of the number of selected shots. This technique is the first of its kind as it is the first time an ML model has been used in the wind engineering field to deal with extrapolation in wind performance prediction. With the advantages of the few-shot learning model, physical wind tunnel experiments can be reduced to a great extent. The few-shot learning model yields a robust, efficient, and accurate alternative to extrapolating the prediction performance of structures from various model scales to full-scale.
The characteristics of the flow field in the tangentially fired furnace are presented. Experiments are conducted in the simplified cold type isothermal flow model. In the measurement of flow field, a hot wire anemometer is used. The hot wire was calibrated by lookup table method. The mean velocity field and turbulence characteristics are showed with changing the nozzle angle. In the center of the model, the low speed, unstable flow region is formed. The size and position of these regions are varied with changing the nozzle angle. It can be used as fundamental data in the design of the large furnace. From the experimental results, various turbulent characteristics of swirling flow field is obtained. And the entrainment mechanism of the jet flow field is described from the distribution of the skewness and the flatness. It can be used the raw data of approximate calculation and turbulent modelling.
This study was performed to evaluate the drain runoff characteristics from one paddy field, and to provide the basic data required for the determination of flood discharge and unit drainage water for drainage improvement and farmland consolidation. For this purpose, under the assumption that drain discharge from paddy field was similar to outflow of reservoir, runoff model based on storage equation was applied to the experimental field, and simulated results were compared to the measured discharge at weir point. To estimate effective storage volume of paddy field with water depth, 4 regression formula were examined such as linear, exponential, power, and combined. From the observed runoff characteristics, it was shown to be 3.3~16.3${\ell}$/sec in weir discharge, 57.2~98% in runoff ratio, and relative error of simulated result was 3.0~39.4%, 8.5 ~56.0 % for peak flow and runoff ratio, respectively. Curve number by SCS method was calculated as mean value of 96.4 using measured rainfall and runoff data, it was considered relatively high because paddy field has generally flooding depth contrary to the upland watershed area.
Recently, research on evaluating thermal comfort by using CFD has been vigorously active. This research evaluates not only distribution of temperature and air flow analysing but also thermal comfort in indoor space by applying human model. But research of human model's shape, Grid characteristic and turbulence model has not yet been studied. In this paper, human model's shape, physical characteristic of variable Grid, and change of turbulence model has been studies by CFD. In this study. FLUENT is used for analysis and PMV(predicted Mean Vote), PPD(Predicted Percentage Dissatisfied) and EHT(Equivalent Homogeneous Temperature} are used for evaluation and comparison of thermal comfort. As a result, it shows that shape of CSP and lattice features does not affect on global flow field or evaluation on PMV, PPD. However, it demonstrates more precise result from evaluation of thermal comfort by equivalent temperature when it used detailed human model considering prism grid.
After launching the GOCE (Gravity Field and Steady-State Ocean Circulation Explorer) which obtains high-frequency gravity signal using a gravity gradiometer, many research institutes are concentrating on the development of GGM (Global Geopotential Model) based on GOCE data and evaluating its precision. The precision of some GGMs was also evaluated in Korea. However, some studies dealt with GGMs constructed based on initial GOCE data or others applied a part of GNSS (Global Navigation Satellite System) / Leveling data on UCPs (Unified Control Points) for the precision evaluation. Now, GGMs which have a higher degree than EGM2008 (Earth Gravitational Model 2008) are available and UCPs were fully established at the end of 2019. Thus, EIGEN-6C4 (European Improved Gravity Field of the Earth by New techniques - 6C4), GECO (GOCE and EGM2008 Combined model), XGM2016 (Experimental Gravity Field Model 2016), SGG-UGM-1, XGM2019e_2159 were collected with EGM2008, and their precisions were assessed based on the GNSS/Leveling data on UCPs. Among GGMs, it was found that XGM2019e_2159 showed the minimum difference compared to a total of 5,313 points of GNSS/Leveling data. It is about a 1.5cm and 0.6cm level of improvement compare to EGM2008 and EIGEN-6C4. Especially, the local biases in the northern part of Gyeonggi-do, Jeju island shown in the EGM2008 was removed, so that both mean and standard deviation of the difference of XGM2019e_2159 to the GNSS/Leveling are homogeneous regardless of region (mountainous or plain area). NGA (National Geospatial-Intelligence Agency) is currently in progress in developing EGM2020 and XGM2019e_2159 is the experimentally published model of EGM2020. Therefore, it is expected that the improved GGM will be available shortly so that it is necessary to verify the precision of new GGMs consistently.
Large eddy simulation(LES) of fully developed turbulent pipe flow has been performed to investigate the effect of Reynolds number on the flow field at $Re_{\tau}$=180, 395, 590 based on friction velocity and pipe radius. A dynamic subgrid-scale model for the turbulent subgrid-scale stresses was employed to close the governing equations. The mean flow properties, mean velocity profiles and turbulent intensities obtained from the present LES are in good agreement with the previous numerical and experimental results currently available. The Reynolds number effects were observed in the higher-order statistics(Skewness and Flatness factor). Furthermore, the budgets of the Reynolds stresses and turbulent kinetic energy were computed and analyzed to elucidate the effect of Reynolds number on the turbulent structures.
Multiperiod portfolio selection problem attracts more and more attentions because it is in accordance with the practical investment decision-making problem. However, the existing literature on this field is almost undertaken by regarding security returns as random variables in the framework of probability theory. Different from these works, we assume that security returns are uncertain variables which may be given by the experts, and take absolute deviation as a risk measure in the framework of uncertainty theory. In this paper, a new multiperiod mean absolute deviation uncertain portfolio selection models is presented by taking transaction costs, borrowing constraints and threshold constraints into account, which an optimal investment policy can be generated to help investors not only achieve an optimal return, but also have a good risk control. Threshold constraints limit the amount of capital to be invested in each stock and prevent very small investments in any stock. Based on uncertain theories, the model is converted to a dynamic optimization problem. Because of the transaction costs, the model is a dynamic optimization problem with path dependence. To solve the new model in general cases, the forward dynamic programming method is presented. In addition, a numerical example is also presented to illustrate the modeling idea and the effectiveness of the designed algorithm.
Purpose: Weapon systems have the long life cycle unlike the consumer product. Thus, the reliability of weapon system is improved during the life cycle through the steady technical change. In this paper, we deal with the method of evaluating the reliability of weapon system with the field failure data. Methods: Especially, we present how to gather the field failure data and evaluate the reliability through the case of K-series weapon system. To evaluate reliability, the reliability growth model is used and the result is discussed. Results: It is steadily improved the reliability of K-series weapon system deployed from 2000 to 2004. The frequency of the failures that affect the mission is largely reduced and MTBMF(mean time between mission failure) is also improved. Conclusion: We can guess the trend of the reliability of weapon system with the field data through this study. Furthermore, it can be used to improve the reliability and make maintenance policy.
Azeez, Omer Saud;Pradhan, Biswajeet;Jena, Ratiranjan;Jung, Hyung-Sup;Ahmed, Ahmed Abdulkareem
대한원격탐사학회지
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제35권1호
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pp.137-149
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2019
Traffic emissions are the main cause of environmental pollution in cities and respiratory problems amongst people. This study developed a model based on an integration of support vector regression (SVR) algorithm and geographic information system (GIS) to map traffic carbon monoxide (CO) concentrations and produce prediction maps from micro level to macro level at a particular time gap in a day in a very densely populated area (Utara-Selatan Expressway-NKVE, Kuala Lumpur, Malaysia). The proposed model comprised two models: the first model was implemented to estimate traffic CO concentrations using the SVR model, and the second model was applied to create prediction maps at different times a day using the GIS approach. The parameters for analysis were collected from field survey and remote sensing data sources such as very-high-resolution aerial photos and light detection and ranging point clouds. The correlation coefficient was 0.97, the mean absolute error was 1.401 ppm and the root mean square error was 2.45 ppm. The proposed models can be effectively implemented as decision-making tools to find a suitable solution for mitigating traffic jams near tollgates, highways and road networks.
벤치발파에서 암석 파쇄도 예측은 생산계획을 수립하는 데 있어서 가장 중요한 요소 중의 하나이다. Kua-Ram 모델은 지금까지 제안된 암석 파쇄도 예측 모델 중 가장 우수한 것으로 평가받고 있으나, 이 모델의 평가항목을 구성하고 있는 절리조건, 암석강도, 밀도, 사용폭약의 성능과 저항선, 공간격 등의 요소들은 그 값을 선정하는 과정에서 주관적인 요소가 개입되거나 정의가 모호한 요소를 포함하고 있다. 이 연구에서는 Kuz-Ram 모델을 구성하는 여러 평가항목의 값을 선정하는 과정에서 주관적이거나 모호한 요소를 제거하는 방법에 대해 검토하였으며, 예측값을 현장조사 결과와 비교하여 적용성을 검토하였다. Kuz-Ram 모델은 비교적 정확한 예측결과를 보였으나, 현지암반 조건을 충분히 반영하지 못하여 개선이 필요한 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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