Devandiran, P.;Kamatchi, P.;Rao, K. Balaji;Ravisankar, K.;Iyer, Nagesh R.
Earthquakes and Structures
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제5권4호
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pp.439-459
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2013
Main objective of the present study is to determine the statistical properties and suitable probability distribution functions of spectral displacements from nonlinear static and nonlinear dynamic analysis within the frame work of Monte Carlo simulation for typical low rise and high rise RC framed buildings located in zone III and zone V and designed as per Indian seismic codes. Probabilistic analysis of spectral displacement is useful for strength assessment and loss estimation. To the author's knowledge, no study is reported in literature on comparison of spectral displacement including the uncertainties in capacity and demand in Indian context. In the present study, uncertainties in capacity of the building is modeled by choosing cross sectional dimensions of beams and columns, density and compressive strength of concrete, yield strength and elastic modulus of steel and, live load as random variables. Uncertainty in demand is modeled by choosing peak ground acceleration (PGA) as a random variable. Nonlinear static analysis (NSA) and nonlinear dynamic analysis (NDA) are carried out for typical low rise and high rise reinforced concrete framed buildings using IDARC 2D computer program with the random sample input parameters. Statistical properties are obtained for spectral displacements corresponding to performance point from NSA and maximum absolute roof displacement from NDA and suitable probability distribution functions viz., normal, Weibull, lognormal are examined for goodness-of-fit. From the hypothesis test for goodness-of-fit, lognormal function is found to be suitable to represent the statistical variation of spectral displacement obtained from NSA and NDA.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.156-162
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2020
Wireless Sensor Network (WSN) field is mainly studied to monitor and characterize large-scale physical environments to track various environmental or physical conditions, such as temperature, pressure, wind speed and humidity. WSN can be used in various applications such as wild surveillance, military target tracking and monitoring, dangerous environmental exploration and natural disaster relief. We design probabilistic mobile models that apply to mobile ad hoc network mobile environments. A probabilistic shift model proposed by dividing the number of moving nodes and the distance of travel into two categories to express node movement characteristics. The proposed model of movement through simulation was compared with the existing random movement model, ensuring that the width and variation rate of the first node node node node (FND) was stable regardless of the node movement rate. In addition, when the proposed mobile model is applied to the routing protocol, the superiority of network life can be verified from measured FND values. We overcame the limitations of the existing random movement model, showing excellent characteristics in terms of energy efficiency and stable in terms of changes in node movement.
우리 나라 전역에서 수집한 7종의 자생 둥굴레로부터 genomic DNA을 추출한 후 Operon random primer(10-mer)를 이용하여 PCR을 수행하여 재현성이 있으면서 polymorphism을 보이는 19개의 primer를 선발하였다. 선발한 primer로부터 PCR에 의해 증폭된 DNA의 크기는 $3000{\sim}300\;bp$이었고, 19개의 random primer에서 복제된 전체 band의 수는 114개에서 157개로 공시종간에 많은 차이를 보였으며, band의 유무에 근거한 유연관계 분석에서 7개의 공시종은 각시둥굴레와 층층둥굴레가 1개군으로, 여타 종들을 1개군으로 크게 2개군으로 분리되어 유전적으로 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다.
In this paper, probabilistic distribution of fatigue life of chassis component is determined statistically by applying the design of experiments and the Pearson system. To construct $p-\varepsilon-N$ curve, the case that fatigue data are random variables is attempted. Probabilistic density function(p.d.f) for fatigue life is obtained by design of experiment and using this p.d.f fatigue reliability about any aimed fatigue life can be calculated. Lower control arm and rear torsion bar of chassis component are selected as examples for analysis. Component load histories, which are obtained by multi-body dynamic simulation for Belsian load history, are used. Finite element analysis are performed using commercial software MSC Nastran and fatigue analysis are performed using FE Fatigue. When strain-life curve itself is random variable, probability density function of fatigue life has very little difference from log-normal distribution. And the case of fatigue data are random variables, probability density functions are approximated to Beta distribution. Each p.d.f is verified by Monte-Carlo simulation.
Since there are multiple random variables in the probabilistic load flow (PLF) calculation of distribution system containing distributed generation (DG) and electric vehicle charging load (EVCL), a Monte Carlo method based on composite sampling method is put forward according to the existing simple random sampling Monte Carlo simulation method (SRS-MCSM) to perform probabilistic assessment analysis of voltage quality of distribution system containing DG and EVCL. This method considers not only the randomness of wind speed and light intensity as well as the uncertainty of basic load and EVCL, but also other stochastic disturbances, such as the failure rate of the transmission line. According to the different characteristics of random factors, different sampling methods are applied. Simulation results on IEEE9 bus system and IEEE34 bus system demonstrates the validity, accuracy, rapidity and practicability of the proposed method. In contrast to the SRS-MCSM, the proposed method is of higher computational efficiency and better simulation accuracy. The variation of nodal voltages for distribution system before and after connecting DG and EVCL is compared and analyzed, especially the voltage fluctuation of the grid-connected point of DG and EVCL.
3차원 시뮬레이션을 이용하여 터널링 전계효과 트랜지스터(TFET)의 불순물 분포 변동(RDF) 효과에 대해 살펴보았다. TFET의 RDF 효과는 매우 낮은 바디 도핑 농도 때문에 많이 논의되지 않았다. 하지만 본 논문에서는 임의로 생성되고 분포되는 소스 불순물이 TFET의 문턱전압 ($V_{th}$)과 드레인 유기 전류 증가 (DICE), 문턱전압이하 기울기 (SS)의 변화를 증가시킴을 발견하였다. 또한, TFET의 RDF 효과를 감소시킬 수 있는 몇 가지 방법을 제시하였다.
In this paper, probabilistic distribution of chassis component fatigue life is determined statistically by applying the design of experiments and the Pearson system. To construct p - ${\varepsilon}$ - N curve, the case that fatigue data are random variables is attempted. Probabilistic density function (p.d.f) for fatigue life is obtained by the design of experiment and using this p.d.f fatigue reliability, any aimed fatigue life can be calculated. Lower control arm and rear torsion bar of chassis components are selected as examples for analysis. Component load histories which are obtained by multi-body dynamic simulation for Belsian load history are used. Finite element analysis is performed by using commercial software MSC Nastran and fatigue analysis is performed by using FE Fatigue. When strain-life curve itself is random variable, the probability density function of fatigue life has very little difference from log-normal distribution. And the cases of fatigue data are random variables, probability density functions are approximated to Beta distribution. Each p.d.f is verified by Monte-Carlo simulation.
Response of buried flexible pipe-soil system is studied, through numerical analysis, with respect to deflection and buckling in a spatially varying soil media. In numerical modeling procedure, soil parameters are modeled as two-dimensional non-Gaussian homogeneous random field using Cholesky decomposition technique. Numerical analysis is performed using random field theory combined with finite difference numerical code FLAC 5.0 (2D). Monte Carlo simulations are performed to obtain the statistics, i.e., mean and variance of deflection and circumferential (buckling) stresses of buried flexible pipe-soil system in a spatially varying soil media. Results are compared and discussed in the light of available analytical solutions as well as conventional numerical procedures in which soil parameters are considered as uniformly constant. The statistical information obtained from Monte Carlo simulations is further utilized for the reliability analysis of buried flexible pipe-soil system with respect to deflection and buckling. The results of the reliability analysis clearly demonstrate the influence of extent of variation and spatial correlation structure of soil parameters on the performance assessment of buried flexible pipe-soil systems, which is not well captured in conventional procedures.
The personalized search algorithm is a search system that analyzes the user's IP, cookies, log data, and search history to recommend the desired information. As a result, users are isolated in the information frame recommended by the algorithm. This is called 'Filter bubble' phenomenon. Most of the personalized data can be deleted or changed by the user, but data stored in the service provider's server is difficult to access. This study suggests a way to neutralize personalization by keeping on sending random query words. This is to confuse the data accumulated in the server while performing search activities with words that are not related to the user. We have analyzed the rank change of the URL while conducting the search activity with 500 random query words once using the personalized account as the experimental group. To prove the effect, we set up a new account and set it as a control. We then searched the same set of queries with these two accounts, stored the URL data, and scored the rank variation. The URLs ranked on the upper page are weighted more than the lower-ranked URLs. At the beginning of the experiment, the difference between the scores of the two accounts was insignificant. As experiments continue, the number of random query words accumulated in the server increases and results show meaningful difference.
The probabilistic bearing capacity of a strip footing placed on the edge of a purely cohesive reinforced soil slope is computed by combining lower bound finite element limit analysis technique with random field method and Monte Carlo simulation technique. To simulate actual field condition, anisotropic random field model of undrained soil shear strength is generated by using the Cholesky-Decomposition method. With the inclusion of a single layer of reinforcement, dimensionless bearing capacity factor, N always increases in both deterministic and probabilistic analysis. As the coefficient of variation of the undrained soil shear strength increases, the mean N value in both unreinforced and reinforced slopes reduces for particular values of correlation length in horizontal and vertical directions. For smaller correlation lengths, the mean N value of unreinforced and reinforced slopes is always lower than the deterministic solutions. However, with the increment in the correlation lengths, this difference reduces and at a higher correlation length, both the deterministic and probabilistic mean values become almost equal. Providing reinforcement under footing subjected to eccentric load is found to be an efficient solution. However, both the deterministic and probabilistic bearing capacity for unreinforced and reinforced slopes reduces with the consideration of loading eccentricity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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