Spectral fatigue damage calculations has been performed on four ships in order to assess the effect that the probabilistic modeling of sea states has on the estimated fatigue life. The damage estimation method is based on the Miner- Palmgren fatigue damage formulation and a spectral approach is used to determine the necessary variances of the stress processes. Both the horizontal and vertical hull girder bending induced stress process together with the local water pressure induced stress process is taken into account. The wave scatter diagrams are applied in the calculations and their fatigue severity is assessed by analyzing the results obtained with the ten scatter diagrams and the four ships. All four ships are analyzed both in full load and ballast conditions and while traveling at both full and reduced speed. It is found that the fatigue severity of a wave scatter diagram is dependent on several parameters, some of these being the extreme wave hight extrapolated from the scatter diagram and the mean zero up-crossing period in conjunction with the ship length . Based on these three parameters and expression is derived in order to calculate one single number describing the fatigue severity of a scatter diagram with respect to a certain ship.
Su, Ning;Peng, Shitao;Hong, Ningning;Wu, Xiaotong;Chen, Yunyue
Wind and Structures
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제30권4호
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pp.405-421
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2020
Quayside container cranes are important delivery machineries located in the most frontiers of container terminals, where strong wind attacks happen occasionally. Since the previous researches on quayside container cranes mainly focused on the mean wind load and static response characteristics, the fluctuating wind load and dynamic response characteristics require further investigations. In the present study, the aerodynamic wind loads on quayside container cranes were obtained from wind tunnel tests. The probabilistic and spectral models of the fluctuating aerodynamic loads were established. Then the joint probabilistic distributions of dynamic wind-induced responses were derived theoretically based on a series of Gaussian and independent assumption of resonant components. Finally, the results were validated by time domain analysis using wind tunnel data. It is concluded that the assumptions are acceptable. And the presented approach can estimate peak dynamic sliding force, overturning moments and leg uplifts of quayside container cranes effectively and efficiently.
Based on the random-vibration-theory methodology, dynamic responses of nuclear facilities subjected to obliquely incidental and incoherent earthquake ground motions are calculated. The spectral power density functions of the 6-degree-of-freedom motions of a rigid foundation due to the incoherent ground motions are obtained with the local wave scattering and wave passage effects taken into consideration. The spectral power density function for the pseudo-acceleration of equipment installed on a structural floor is derived. The spectral acceleration of the equipment or the in-structure response spectrum is then estimated using the peak factors of random vibration. The approach is applied to nuclear power plant structures installed on half-spaces, and the reduction of high-frequency earthquake responses due to obliquely incident incoherent earthquake ground motions is examined. The influences of local wave scattering and wave passage effects are investigated for three half-spaces with different shear-wave velocities. When the shear-wave velocity is sufficiently large like hard rock, the local wave scattering significantly affects the reduction of the earthquake responses. In the cases of rock or soft rock, the earthquake responses of structures are further affected by the incident angles of seismic waves or the wave passage effects.
Multi-temporal approaches using sequential data acquired over multiple years are essential for satisfactory discrimination between many land-cover classes whose signatures exhibit seasonal trends. At any particular time, the response of several classes may be indistinguishable. A harmonic model that can represent seasonal variability is characterized by four components: mean level, frequency, phase and amplitude. The trigonometric components of the harmonic function inherently contain temporal information about changes in land-cover characteristics. Using the estimates which are obtained from sequential images through spectral analysis, seasonal periodicity can be incorporates into multi-temporal classification. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula for 1996 ~ 2000 using a dynamic technique. Land-cover types were then classified both with the estimated harmonic components using an unsupervised classification approach based on a hierarchical clustering algorithm. The results of the classification using the harmonic components show that the new approach is potentially very effective for identifying land-cover types by the analysis of its multi-temporal behavior.
Biedermann, Till M.;Reich, Marius;Kameier, Frank;Adam, Mario;Paschereit, C.O.
Advances in aircraft and spacecraft science
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제6권6호
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pp.529-550
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2019
The effect of multiple process parameters on a set of continuous response variables is, especially in experimental designs, difficult and intricate to determine. Due to the complexity in aeroacoustic and vibroacoustic studies, the often-performed simple one-factor-at-a-time method turns out to be the least effective approach. In contrast, the statistical Design of Experiments is a technique used with the objective to maximize the obtained information while keeping the experimental effort at a minimum. The presented work aims at giving insights on Design of Experiments applied to aeroacoustic and vibroacoustic problems while comparing different experimental designs and approximation models. For this purpose, an experimental rig of a ducted low-pressure fan is developed that allows gathering data of both, aerodynamic and aeroacoustic nature while analysing three independent process parameters. The experimental designs used to sample the design space are a Central Composite design and a Box-Behnken design, both used to model a response surface regression, and Latin Hypercube sampling to model an Artificial Neural network. The results indicate that Latin Hypercube sampling extracts information that is more diverse and, in combination with an Artificial Neural network, outperforms the quadratic response surface regressions. It is shown that the Latin Hypercube sampling, initially developed for computer-aided experiments, can also be used as an experimental design. To further increase the benefit of the presented approach, spectral information of every experimental test point is extracted and Artificial Neural networks are chosen for modelling the spectral information since they show to be the most universal approximators.
본 논문은 아리랑 2호와 3호에 대한 고해상 다분광 영상 제작을 위한 효과적인 영상융합 기법을 제시한다. 제안된 기법은 널리 알려져 있는 CS 기반의 영상융합 기법을 기본으로 하고 있다. 제안된 기법의 융합 과정은 크게 두 가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째는 가중 평균된 다분광 영상을 이용한 Intensity 영상의 제작 단계와 두 번째는 최적화된 융합 매개변수를 통한 고주파 영상의 생성 단계이다. 제안된 기법에서는 기존의 방법을 개선한 다른 새로운 형식의 융합 매개변수를 정의하였으며, 이는 고주파 영상, 전정색 영상과 다분광 영상 간 공분산/분산 비를 이용하여 도출된다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 기존의 융합 방법들의 결과와 정량적, 시각적 비교분석을 수행하였다. 정량적 분석에는 Spatial ERGAS, Spectral ERGAS, SAM, Q4 평가 지표가 사용되었다. 분석결과, 제안된 기법은 기존의 CS 기반의 영상융합 기법에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 나타냈다.
Air Quality Index (AQI) is a pointer to broadcast short term air quality. This paper presents one day ahead AQI forecasting on seasonal basis for three major cities in Maharashtra State, India by using Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Programming (GP). The meteorological observations & previous AQI from 2005-2008 are used to predict next day's AQI. It was observed that GP captures the phenomenon better than ANN and could also follow the peak values better than ANN. The overall performance of GP seems better as compared to ANN. Stochastic nature of the input parameters and the possibility of auto-correlation might have introduced time lag and subsequent errors in predictions. Spectral Analysis (SA) was used for characterization of the error introduced. Correlational dependency (serial dependency) was calculated for all 24 models prepared on seasonal basis. Particular lags (k) in all the models were removed by differencing the series, that is converting each i'th element of the series into its difference from the (i-k)"th element. New time series is generated for all seasonal models in synchronization with the original time line & evaluated using ANN and GP. The statistical analysis and comparison of GP and ANN models has been done. We have proposed a promising approach of use of GP coupled with SA for real time prediction of seasonal multicity AQI.
본 논문에서는 이중통신용 안테나 시스템을 위한 변형된 사각 루프 주파수 선택 반사기를 제안하고, 그 특성 을 해석하였다 변형된 사각 루프 주파수 선택 반사기를 해석함에 있어서 유전체의 영향과 주기적 배열구조임을 고려하기 워하여 파수 영역 방법(Spectral Domain Method)과 Floquet 이론을 도입하였으며, 수치해석 방법으로 는 rooftop basis function을 이용한 모멘트법을 적용하였다 해석결과로는 기존의 사각 루프와 변형된 사각 루프 의 전송 특성플 비교하였으며. 변형된 사각 루프의 경우 입사각과 편파 변화에 따른 전송 특성도 제시하였다. 수 치해석 방법의 타당성을 검증하기 위해 변형된 사각 루프 주파수 선택 반사기를 실제 제작 및 측정하여 수치해 석 결파와 비교하였다. 측정결과는 수치해석 결과와 비교적 잘 일치함을 보였다
An important potential of metabolomics-based approach is the possibility to develop fingerprints of diseases or cellular responses to classes of compounds with known common biological effect. Such fingerprints have the potential to allow classification of disease states or compounds, to provide mechanistic information on cellular perturbations and pathways and to identify biomarkers specific for disease severity and drug efficacy. Metabolic profiles of biological fluids contain a vast array of endogenous metabolites. Changes in those profiles resulting from perturbations of the system can be observed using analytical techniques, such as NMR and MS. $^1H$ NMR was used to generate a molecular fingerprint of serum or urinary sample, and then pattern recognition technique was applied to identity molecular signatures associated with the specific diseases or drug efficiency. Several metabolites that differentiate disease samples from the control were thoroughly characterized by NMR spectroscopy. We investigated the metabolic changes in human normal and clinical samples using $^1H$ NMR. Spectral data were applied to targeted profiling and spectral binning method, and then multivariate statistical data analysis (MVDA) was used to examine in detail the modulation of small molecule candidate biomarkers. We show that targeted profiling produces robust models, generates accurate metabolite concentration data, and provides data that can be used to help understand metabolic differences between healthy and disease population. Such metabolic signatures could provide diagnostic markers for a disease state or biomarkers for drug response phenotypes.
최근 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 결함으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 결함 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 유도전동기의 결함을 조기에 식별하기 위해 선형예측 코딩(LPC)기법과 Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 각각의 유도 전동기 고장의 스펙트럼 포락처리 모델을 추정한다. 앞서 두 기법을 사용하여 추정된 고장 유형 모델과 마할라노비스 거리(MD) 기법을 사용하여 유도전동기의 결합을 분류한다. 또한 제안된 알고리즘 성능을 평가하기 위해 기존에 제안된 진동 신호의 특징을 이용한 유도 전동기 결함 분류 알고리즘과 분류 정확도 측면에서 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 잡음이 없는 환경 및 잡음이 섞인 환경에서도 높은 분류 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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