A method and results of classification of four different metallic wear debris were presented by using their color features. The color image of wear debris was used far the initial data, and the color properties of the debris were specified by HSI color model. Particles were characterized by a set of statistical features derived from the distribution of HSI color model components. The initial feature set was optimized by a principal component analysis, and multidimensional scaling procedure was used fer the definition of a classification plane. It was found that five features, which include mean values of H and S, median S, skewness of distribution of S and I, allow to distinguish copper based alloys, red and dark iron oxides and steel particles. In this work, a method of probabilistic decision-making of class label assignment was proposed, which was based on the analysis of debris-coordinates distribution in the classification plane. The obtained results demonstrated a good availability for the automated wear particle analysis.
Quantitative Risk Assessment (QRA) has been used in shipping and offshore industries for many years, supporting the decision-making process to guarantee safe running at different stages of design, fabrication and throughout service life. The assessments of a risk perspective are informed by the frequency of events (probability) and the associated consequences. As the number of offshore platforms increases, so does the length of subsea pipelines, thus there is a need to extend this approach and enable the subsea industry to place more emphasis on uncertainties. On-board operations can lead to objects being dropped on subsea pipelines, which can cause leaks and other pipeline damage. This study explains how to conduct hit frequency analyses of subsea pipelines, using historical data, and how to obtain a finite number of scenarios for the consequences analysis. An example study using probabilistic methods is used.
사회기반시설물을 포함한 구조물은 수명유지 또는 연장을 위하여 적절한 점검과 유지보수가 필수적이다. 이러한 점검과 유지보수는 일반적으로 생애주기비용 평가를 통해 관련 계획이 수립된다. 본 논문에서는 구조물의 생애주기비용과 그 사용으로 인해 발생되는 이익을 고려하는 확률론적 비용-이익분석과 이를 통한 구조물 최적수명 결정 방법을 다루고자 한다. 생애주기비용은 구조물 초기 제작/건설비용, 유지보수 비용과 구조물 파괴로 인한 예상손실을 고려하게 된다. 일반적으로 구조물의 수명연장은 생애주기비용의 증가를 유발하나 사용기간 증가로 인해 발생되는 이익 또한 증가하여, 이를 최적화하는 수명관리에 관심을 가질 필요가 있다. 생애주기 평가에 있어서 유지보수 적용이 구조성능, 구조물 파괴확률 그리고 수명에 미치는 영향을 확률론적 방법을 적용하여 평가하며, 이를 통해 생애주기비용과 이익의 차이를 목적함수로 구성하게 된다. 이 목적함수가 최대가 되는 지점이 설계변수인 구조물 최적수명이 되는데, 최적화문제 구성에 있어서 제한조건의 변화에 따라 유지보수 계획수립도 가능하다. 본 논문에서 다루어지는 구조물 수명관리 최적화기법이 안전성과 효율성을 동시에 고려하는 사회기반시설물 수명관리에 기여할 것으로 기대한다.
A probabilistic assessment code, PRO-LOCA ver. 3.7 which was developed in an international co-operative research program, PARTRIDGE was evaluated by conducting sensitivity analysis. The effect of some variables such as simulation methods (adaptive sampling, iteration numbers, weld residual stress model), crack features(Poisson's arrival rate, maximum numbers of cracks, initial flaw size, fabrication flaws), operating and loading conditions(temperature, primary bending stress, earthquake strength and frequency), and inspection model(inspection intervals, detectable leak rate) on the failure probabilities of a surge line nozzle was investigated. The results of sensitivity analysis shows the remaining problems of the PRO-LOCA code such as the instability of adaptive sampling and unexpected trend of failure probabilities at an early stage.
This paper introduces various kinds of applications of the scenario-based seismic risk assessment in Taiwan. Seismic scenario simulation (SSS) is a GIS-based technique to assess distribution of ground shaking intensity, soil liquefaction probability, building damages and associated casualties, interruption of lifeline systems, economic losses, etc. given source parameters of an earthquake. The SSS may integrate with rapid earthquake information release system to obtain valuable information and to assist in decision-making processes to dispatch rescue and medical resources efficiently. The SSS may also integrate with probabilistic seismic hazard analysis to evaluate various kinds of risk estimates, such as average annual loss and probable maximum loss in one event, in a probabilistic sense and to help proposing feasible countermeasures.
Impatience characteristics are an important factor to be considered in the defense field, which is sensitive to time, but there are not many cases applied. In addition, due to the difficulty of analysis that must consider various probabilistic factors (breakdown/maintenance distribution, impatience characteristics, etc.), military decision makers consider only simple data (number of occurrences per year, maintenance time, etc.) Therefore, in this study, a model capable of analyzing the performance of the emergency maintenance system for determining the appropriate size and organization of military and civilian maintenance personnel was presented in consideration of impatience characteristics and probabilistic factors. And through numerical analysis, the appropriate size of the military and civilian emergency maintenance teams was analyzed. This study is significant in that it can improve readiness of operational power and prevent waste of defense budget through efficient operation of the military's emergency maintenance system.
Despite that the failure of sign structure may not have disastrous consequence, its sheer number still ensures the need for rigorous safety standard to regulate their maintenance and construction. During its service life, a sign structure is subject to extensive wind load, sometimes well over its permissible design load. A fragility analysis of a sign structure offers a tool for rational decision making and safety evaluation by using a probabilistic framework to consider the various sources of uncertainty that affect its performance. Wind fragility analysis was used to determine the performance of sign structure based on the performance of its connection components. In this study, basic wind fragility concepts and data required to support the fragility analysis of the sign structure such as sign panel's parameters, connection component's parameters, as well as wind load parameters were presented. Fragility and compound fragility analysis showed disparity between connection component. Additionally, reinforcement of the connection system was introduced as an example of the utilization of wind fragility results in the retrofit decision making.
A seismic event caused an accident at the Fukushima Nuclear Power Plant, which further resulted in simultaneous accidents at several units. Consequently, this incident has aroused great interest in the safety of nuclear power plants worldwide. A reasonable safety evaluation of such an external event should appropriately consider the correlation between SSCs (structures, systems, and components) and the probability of failure. However, a probabilistic safety assessment in current nuclear industries is performed conservatively, assuming that the failure correlation between SSCs is independent or completely dependent. This is an extreme assumption; a reasonable risk can be calculated, or risk-based decision-making can be conducted only when the appropriate failure correlation between SSCs is considered. Thus, this study analyzed the effect of the failure correlation of SSCs on the safety of the system to realize rational safety assessment and decision-making. Consequently, the impact on the system differs according to the size of the failure probability of the SSCs and the AND and OR conditions.
본 연구에서는 확률론적 기법을 토대로 터널 지보시스템의 신뢰성을 평가할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 솔버로서 FLAC2D를 사용하며 수치해석과 확률론적 해석의 전 과정을 자동적으로 처리할 수 있다. 지반을 모델링한 수치해석시 상당한 계산시간이 소요되므로 시뮬레이션 기법을 적용하여 터널 지보시스템의 신뢰성을 확률론적으로 평가하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 샘플의 수를 시뮬레이션 기법에 비해 상당히 줄일 수 있어 확률론적 해석을 하는 데 효율적인 점추정법을 사용하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램을 터널 프로젝트에 적용하여 결정론적 접근법에 의한 결과와 비교 분석하였다. 이로부터 확률론적 접근법은 파괴확률을 토대로 터널 지보시스템의 신뢰성을 정량적으로 평가할 수 있고 터널 지보설계시 의사결정의 도구로서 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.
Recently, many large organizations have multiple data sources (MDS') distributed over different branches of an interstate company. Local patterns analysis has become an effective strategy for MDS mining in national and international organizations. It consists of mining different datasets in order to obtain frequent patterns, which are forwarded to a centralized place for global pattern analysis. Various synthesizing models [2,3,4,5,6,7,8,26] have been proposed to build global patterns from the forwarded patterns. It is desired that the synthesized rules from such forwarded patterns must closely match with the mono-mining results (i.e., the results that would be obtained if all of the databases are put together and mining has been done). When the pattern is present in the site, but fails to satisfy the minimum support threshold value, it is not allowed to take part in the pattern synthesizing process. Therefore, this process can lose some interesting patterns, which can help the decider to make the right decision. In such situations we propose the application of a probabilistic model in the synthesizing process. An adequate choice for a probabilistic model can improve the quality of patterns that have been discovered. In this paper, we perform a comprehensive study on various probabilistic models that can be applied in the synthesizing process and we choose and improve one of them that works to ameliorate the synthesizing results. Finally, some experiments are presented in public database in order to improve the efficiency of our proposed synthesizing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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