Artificial neural network has been used for damage assessment by many researchers, but there are still some barriers that must be overcome to improve its accuracy and efficiency. The major problems with the conventional neural network are the necessity of many training patterns for neural network teaming process and ambiguity in the relationship of neural network structure to the convergence of solution. In this paper, the PNN is used as a pattern classifier to detect the damages of the railway bridge using dynamic response. The comparison between the mode shape and the natural frequency of structure as training pattern is investigated for approriate selection of the training pattern in the damage detection of railway bridge using the PNN.
In this study, we consider stationary waiting times in finite-buffer 3-node single-server queues in series with a Poisson arrival process and with either constant or non-overlapping service times. We assume that each node has a finite buffer except for the first node. The explicit expressions of waiting times in all areas of the stochastic system were driven as functions of finite buffer capacities. These explicit forms show that a system sojourn time does not depend on the finite buffer sizes, and also allow one to compute and compare characteristics of stationary waiting times at all areas under two blocking rules communication and manufacturing blocking. The goal of this study is to apply these results to an optimization problem which determines the smallest buffer capacities satisfying predetermined probabilistic constraints on stationary waiting times at all nodes. Numerical examples are also provided.
A successful fire risk assessment is depends on identification of risk, the analytical process of potential risk, on estimation of likelihood and the width and depth of consequence. Take the influence on enterprise into consideration, Fire risk assessment could carry out along the evaluation of the risk importance, the risk level and the risk acceptance. A large part of the limitation of choosing the risk assessment techniques impose restrictions on expense and time. If it is unnecessary high level risk assessment or Probabilistic Risk Assessment of buildings, in compliance with the Relative Ranking Method, Fire risk indexing and assessing is possible. As working-level technique, AHP method is useful with practical technique.
An aerospace vehicle in flight can be exposed to random gust which may cause critical structural failure. In this paper, the failure analysis is conducted for composite wing subjected to random gust. For this, the profile of random gust is idealized as a stationary Gaussian random process and the power spectral density (PSD) of wing bending moment induced by gust is obtained. The PSD function is converted to probabilistic distributions and the failure probability during total flight time is calculated by Monte Carlo simulation.
The purpose of this research is stability estimation of plant structure through classification and recognition about welding flaw in SWP(Spiral Welding Pipe). And, In this research, we used nondestructive test based on ultrasonic test as inspection method, and made up 2-axes inspection robot in order to control of ultrasonic probe on the SWP surface, and programmed to image processing and probabilistic neural network(PNN) classifying code by MATLAB programming. Through this process, we proved efficiency on the system of SWP stability Estimation.
In these days, as the scale of our technology becomes larger and more highly advanced, the magnitude of an accident tends to be large. For this reason, in some systems whose accident may cause a large-scale and long-term catastrophe, a preliminary and quantitative safety assessment has become required before its construction. A method developed for this requirement is risk assessment. In this study, we focused on the methodology of probabilistic risk assessment, which has been developed mainly in the field of nuclear power industry, and considered the process to adopt this method to railway system in order to establish a scientific and comprehensive way of safety assessment.
Research and Development has a property that involves uncertainity and risk in itself. Therefore, in order to scheduling of R & D activity, it Is needed of a certain probabilistic network technique with due regard to feedback process used to occur in the R & D proceeding. It is GERT that was developed as the need arises . In this study, the network structure of GERT-I and GERT-II was combined and then simulation analysis was used to it. According to that analysis , an advanced GERT model which covers the following stochastic problems was examined. 1 Evaluating success feasibility under the complex condition (time and cost). 2 Selecting acceptance range for the worst. 3. Selecting optimum path on basis of time, cost and success. 4. Evaluating project utility among the project alternatives. It is for managing R&D projects more effectively.
The goal of this thesis is to support safety and reliability characteristics of software intensive critical systems. The verification method developed is innovative from current state of the art in what concerns the verification viewpoint adopted: focusing on software faults, and not, like many other approaches purely on fulfilling functional requirements. As a first step and based on a number of well defined criteria a comparison was made of available literature in the area of static non formal non probabilistic software fault removal techniques. But, None of the techniques evaluated fulfilled all criteria set in isolation. Therefore a new technique was developed based on a combination of two existing techniques: the FMEA and FTA. These two techniques complement each other very well. It is possible to integrate both techniques with commonly used techniques at system level. The resulting new technique can be shown to combine nearly all aspects of existing fault removal techniques.
This paper presents a novel methodology for improving the reliability of electromagnetic devices and machines based on the reliability-based design optimization method. To achieve this, the method includes reliability analysis and optimization process taking into account uncertainties of design variables. One of the first-order reliability analysis techniques, called reliability index approach, is adopted to evaluate the reliability of performance functions with respect to probabilistic design variables. The proposed method has been successfully applied to designing a superconducting magnetic energy storage system. For verifying the efficiency and accuracy of the method, the results are compared with those of conventional optimization methods.
With the increase of portable system and high-density IC, power consumption of VLSI circuits is very important factor in design process. Power estimation is required in order to estimate the power consumption. A simple and correct solution of power estimation is to use circuit simulation. But it is very time consuming and inefficient way. Probabilistic method has been proposed to overcome this problem. Transition density using probability was an efficient method to estimate power consumption using BDD and Boolean difference. But it is difficult to build the BDD and compute complex Boolean difference. In this paper, we proposed Propowest. Propowest is building a digraph of circuit, and easy and fast in computing transition density by using modified COP algorithm. Propowest provides an efficient way for power estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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