칼만필터 알고리즘을 분포형 유출모형에 적용하였다. 관측 유량과 상태변수인 유역내 저류량을 갱신하고자 Q-S curve를 도입하였고, 갱신된 저류량과 모형에 의해 모의된 저류량의 비율을 유역 내 각 지점의 수위에 적용하므로써 분포화 된 상태변수를 효율적으로 갱신하였다. 갱신된 상태변수와 상태변수 오차의 시간갱신은 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하여 모의하였다.
The present work is concerned with the development of a procedure for adaptive computations of shear localization problems. The maximum jump of equivalent strain rates across element boundaries is proposed as a simple error indicator based on interpolation errors, and successfully implemented in the adaptive mesh refinement scheme. The time step is controlled by using a parameter related to the Lipschitz constant, and state variables in target elements for refinements are transferred by $L_2$-projection. Consistent tangent moduli with a proper updating scheme for state variables are used to improve the numerical stability in the formation of shear bands. It is observed that the present adaptive mesh refinement procedure shows an excellent performance in the simulation of shear localization problems.
Hydrologic models can be classified into two types: those for understanding physical processes and those for predicting hydrologic quantities. This study deals with how to use the model to predict today's stream flow based on the system's knowledge of yesterday's state and the model parameters. In this regard, for the model to generate accurate predictions, the uncertainty of the parameters and appropriate estimates of the state variables are required. In this study, a relatively simple hydrologic partitioning model is proposed that can explicitly implement the hydrologic partitioning process, and the posterior distribution of the parameters of the proposed model is estimated using the Markov chain Monte Carlo approach. Further, the application method of the ensemble Kalman filter is proposed for updating the normalized soil moisture, which is the state variable of the model, by linking the information on the posterior distribution of the parameters and by assimilating the observed steam flow data. The stochastically and recursively estimated stream flows using the data assimilation technique revealed better representation of the observed data than the stream flows predicted using the deterministic model. Therefore, the ensemble Kalman filter in conjunction with the Markov chain Monte Carlo approach could be a reliable and effective method for forecasting daily stream flow, and it could also be a suitable method for routinely updating and monitoring the watershed-averaged soil moisture.
Che, Yanbo;Jia, Jingjing;Yang, Yuexin;Wang, Shaohui;He, Wei
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권4호
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pp.1759-1768
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2018
The energy density, power density and ohm resistance of battery change significantly as results of battery aging, which lead to decrease in the accuracy of the equivalent model. A parameter identification method of the equivale6nt circuit model with 3 R-C branches based on the test database of battery life cycle is proposed in this paper. This database is built on the basis of experiments such as updating of available capacity, charging and discharging tests at different rates and relaxation characteristics tests. It can realize regular update and calibration of key parameters like SOH, so as to ensure the reliability of parameters identified. Taking SOH, SOC and T as independent variables, lookup table method is adopted to set initial value for the parameter matrix. Meanwhile, in order to ensure the validity of the model, the least square method based on variable forgetting factor is adopted for optimizing to complete the identification of equivalent model parameters. By comparing the simulation data with measured data for charging and discharging experiments of Li-ion battery, the effectiveness of the full life cycle database and the model are verified.
A reliability analysis method is proposed in this paper through a combination of the advantages of the response surface method (RSM), finite element method (FEM), first order reliability method (FORM) and the importance sampling updating method. The accuracy and efficiency of the method is demonstrated through several numerical examples. Then the method is used to estimate the serviceability reliability of cable-stayed bridges. Effects of geometric nonlinearity, randomness in loading, material, and geometry are considered. The example cable-stayed bridge is the Second Nanjing Bridge with a main span length of 628 m built in China. The results show that the cable sag that is part of the geometric nonlinearities of cable-stayed bridges has a major effect on the reliability of cable-stayed bridge. Finally, the most influential random variables on the reliability of cable-stayed bridges are identified by using a sensitivity analysis.
Super computers has been utilized to carry out vehicle dynamics in real time. This research propose an implicit integra-tion method for vehicle state variables. Newton chord method is empolyed to solve the equations of motion and con-straints. The equations of motion and constraints are formulated such that the Jacobian matrix for Newton chord method is needed to be computed only once for a dynamic analysis. Numerical experiments showed that the Jacobian matrix generat-ed at the initial time could have been utilized for the Newton chord iterations throughout simulations under various driving conditions. Convergence analysis of Newton chord method with the proposed Jacobian updating method is carried out. The proposed algorithm yielded accurate solutions for a prototype vehicle multibody model in realtime on a 400 MHz PC compatible.
최근 콘크리트 균열선단에서 균열의 발생을 억제하거나 균열 발생시 균열폭을 제어하고 일정부분 하중저항 능력을 향상시킬 목적으로 다양한 형태의 강섬유(Steel Fiber)를 혼입하는 방법이 개발되어 사용되고 있다. 강섬유 보강 철근콘크리트보(SFRC; Steel Fiber Reinforced Concrete)의 복잡한 파괴역학적 성질에 의한 불확실성 통이 내재되어 있다. 본 연구에서는 SFRC보의 불확식성을 고려하는 신뢰성 해석을 수행하였다. 이를 위해 강도 한계상태모형을 제시하였고, 한계상태함수에 포함된 각종 확률변수들에 대한 통계적 특정값을 국내외 관련 문헌을 근거하여 수집, 제시하였다. 향후 추가적인 관련정보가 수집되면 보다 개선된 통계적 특성값을 제공 할 수 있도록 Blayseian Updating 기법을 사용하여 실험결과로부터 불확실성을 개선하는 과정을 제시하였다. 뿐만 아니라 피로신뢰성의 해석을 위해 피로파괴확률식을 제안하고 필요한 통계적 특성 값을 제시하였다.
가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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