Performance-based remaining life assessment of reinforced concrete bridge girders, subject to chloride-induced corrosion of reinforcement, is addressed in this paper. Towards this, a methodology that takes into consideration the human judgmental aspects in expert decision making regarding condition state assessment is proposed. The condition of the bridge girder is specified by the assignment of a condition state from a set of predefined condition states, considering both serviceability- and ultimate- limit states, and, the performance of the bridge girder is described using performability measure. A non-homogeneous Markov chain is used for modelling the stochastic evolution of condition state of the bridge girder with time. The thinking process of the expert in condition state assessment is modelled within a probabilistic framework using Brunswikian theory and probabilistic mental models. The remaining life is determined as the time over which the performance of the girder is above the required performance level. The usefulness of the methodology is illustrated through the remaining life assessment of a reinforced concrete T-beam bridge girder.
Microprocessors are becoming increasingly vulnerable to soft errors due to the current trends of semiconductor technology scaling. Traditional redundant multi-threading architectures provide perfect fault tolerance by re-executing all the computations. However, such a full re-execution technique significantly increases the verification workload on the processor resources, resulting in severe performance degradation. This paper presents a pro-active verification management approach to mitigate the verification workload to increase its performance with a minimal effect on overall reliability. An anomaly-speculation-based filter checker is proposed to guide a verification priority before the re-execution process starts. This technique is accomplished by exploiting a value similarity property, which is defined by a frequent occurrence of partially identical values. Based on the biased distribution of similarity distance measure, this paper investigates further application to exploit similar values for soft error tolerance with anomaly speculation. Extensive measurements prove that the majority of instructions produce values, which are different from the previous result value, only in a few bits. Experimental results show that the proposed scheme accelerates the processor to be 180% faster than traditional fully-fault-tolerant processor with a minimal impact on overall soft error rate.
The production costing plays a key role in power system expansion and operations planning especially for the calculation of expected energy, loss of load probability and unserved energy. Therefore, it is crucial to develope a probabilistic production costing algorithm which gives sufficiently precise results within a reasonable computational time. In this respect, a number of methods of solving production simulation have been proposed. In previous paper we proposed the method used Fast Hartley Transform in convolution process with considering only the thermal units. In this paper, the method considering the scheduling of pumped-storage plants and hydro plants with energy constraints is proposed.
In spoken document retrievals (SDR), subword (typically phonemes) indexing term is used to avoid the out-of-vocabulary (OOV) problem. It makes the indexing and retrieval process independent from any vocabulary. It also requires a small corpus to train the acoustic model. However, subword indexing term approach has a major drawback. It shows higher word error rates than the large vocabulary continuous speech recognition (LVCSR) system. In this paper, we propose an probabilistic slot detection and n-gram based string matching method for phone based spoken document retrievals to overcome high error rates of phone recognizer. Experimental results have shown 9.25% relative improvement in the mean average precision (mAP) with 1.7 times speed up in comparison with the baseline system.
한국지진공학회 2001년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 2001
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pp.339-347
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2001
A probabilistic optimum design method of the base isolation system consisting of linear spring, viscous damper and frictional element is presented. For the probabilistic approach, the base excitation is assumed to be a stationary Gaussian filtered random process. For optimum design, the objective function and constraints are derived based on the stochastic responses of the system. As a numerical example, the optimum design problem of a three-story base isolated shear type structure is formulated and solved by the sequential quadratic programming method. As a result, the effects of variation of design variables such as parameters of the base isolation system and the mass of base on the objective function and constraints are investigated and the optimum parameters of the base isolation system under study are derived.
In this study, we nodestructive test based on ultrasonic test as inspection method and compared backpropagation neural network(BPNN) with probabilistic neural network(PNN) as pattern recognition algorithm of welding flasw. For this purpose, variables are applied the same to two algorithms. Where, feature variables are zooming flaw signals of reflected whole signals from welding flaws in time domain. Through this process, we confirmed advantages/disadvantages of two algorithms and identified application methods of two algorithms.
Language learning involves linguistic environments around the learner. So the variation in training input to which the learner is exposed has been linked to their language learning. We explore how linguistic experiences can cause differences in learning linguistic structural features, as investigate in a probabilistic graphical model. We manipulate the amounts of training input, composed of natural linguistic data from animation videos for children, from holistic (one-word expression) to compositional (two- to six-word one) gradually. The recognition and generation of sentences are a "probabilistic" constraint satisfaction process which is based on massively parallel DNA chemistry. Random sentence generation tasks succeed when networks begin with limited sentential lengths and vocabulary sizes and gradually expand with larger ones, like children's cognitive development in learning. This model supports the suggestion that variations in early linguistic environments with developmental steps may be useful for facilitating language acquisition.
International Journal of Aerospace System Engineering
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제6권2호
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pp.1-10
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2019
In this paper, the probabilistic free vibration analysis of a geometrically coupled cantilever wing with uncertain material properties is carried out using stochastic finite element (SFEM) based on first order perturbation technique. Here, both stiffness and damping of the system are considered as random parameters. The bending and torsional rigidities are assumed as spatially varying second order Gaussian random fields and represented by Karhunen Loeve (K-L) expansion. Here, the expected value, standard deviation, and probability distribution of random natural frequencies and damping ratios are computed. The results obtained from the present approach are also compared with Monte Carlo simulations (MCS). The results show that the uncertain bending rigidity has more influence on the damping ratio and frequency of modes 1 and 3 while uncertain torsional rigidity has more influence on the damping ratio and frequency of modes 2 and 3.
New reliability-based topology optimization method is proposed by utilizing single-loop single vector approach, which approximate searching the most probable point in the probabilistic design domain analytically, to reduce the time cost and dealing with several constraints to handle practical design requirements. To examine uncertainties in the topology design of a structure, the modulus of elasticity of the material and applied loadings are considered as probabilistic design variables. The results of design examples show that the proposed method provides efficiency curtailing the time for the optimization process and accuracy satisfying the specified reliability.
Selection of efficient supplier is a very important process as risk or uncertainty of a supply chain and its environment are increasing. Previous deterministic DEA and probabilistic DEAs are very limited to handle various types of risk and uncertainty. In this paper, I propose an improved probabilistic DEA which consists of two steps; Monte Carlo simulation and statistical decision making. The simulation results show that the proposed method is proper to distinguish supplier's performance and provide statistical decision background.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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