The time-consuming and less objectivity are the main problems of conventional micromechanical parameters calibration method of Particle Flow Code simulations. Thus this study aims to address these two limitation of the conventional "trial-and-error" method. A new calibration method for the linear parallel bond model (CM-LPBM) is proposed. First, numerical simulations are conducted based on the results of the uniaxial compression tests on limestone. The macroscopic response of the numerical model agrees well with the results of the uniaxial compression tests. To reduce the number of the independent micromechanical parameters, numerical simulations are then carried out. Based on the results of the orthogonal experiments and the multi-factor variance analysis, main micromechanical parameters affecting the macro parameters of rocks are proposed. The macro-micro parameter functions are ultimately established using multiple linear regression, and the iteration correction formulas of the micromechanical parameters are obtained. To further verify the validity of the proposed method, a case study is carried out. The error between the macro mechanical response and the numerical results is less than 5%. Hence the calibration method, i.e., the CM-LPBM, is reliable for obtaining the micromechanical parameters quickly and accurately, providing reference for the calibration of micromechanical parameters.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.47
no.3
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pp.3-13
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2005
The conceptual rainfall-runoff models are used to predict complex hydrological effects of a basin. However, to obtain reliable results, there are some difficulties and problems in choosing optimum model, calibrating, and verifying the chosen model suitable for hydrological characteristics of the basin. In this study, Genetic Algorithm and SCE-UA method as global optimization methods were applied to compare the each optimization technique and to analyze the application for the rainfall-runoff models. Modified TANK model that is used to calculate outflow for watershed management and reservoir operation etc. was optimized as a long term rainfall-runoff model. And storage-function model that is used to predict real-time flood using historical data was optimized as a short term rainfall-runoff model. The optimized models were applied to simulate runoff on Pyeongchang-river watershed and Bocheong-stream watershed in 2001 and 2002. In the historical data study, the Genetic Algorithm and the SCE-UA method showed consistently good results considering statistical values compared with observed data.
Kim, Hyong-Suk;Lin, Chun-Shin;Gim, Seong-Chan;Chae, Hee-Sung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.1994-1998
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2005
Characteristic analysis of the depth measurement system with a laser, a camera and a rotating mirror has been done and the parameter calibration technique for it has been proposed. In the proposed depth measurement system, the laser beam is reflected to the object by the rotating mirror and again the position of the laser beam is observed through the same mirror by the camera. The depth of the object pointed by the laser beam is computed depending on the pixel position on the CCD. There involved several number of internal and external parameters such as inter-pixel distance, focal length, position and orientation of the system components in the depth measurement error. In this paper, it is shown through the error sensitivity analysis of the parameters that the most important parameters in the sense of error sources are the angle of the laser beam and the inter pixel distance. The calibration techniques to minimize the effect of such major parameters are proposed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.34-34
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2017
유역에 대한 유출해석은 지속가능한 수자원 관리 및 수재해 예방을 위한 가장 기본적이지만 중요한 과제이며, 우리나라와 같이 홍수와 가뭄의 재해에 의해 많은 영향을 받는 지역에서는 더욱 중요한 문제로 이러한 유출현상을 물리적으로 표현하기 위해 다양한 모형들을 활용하여 강우-유출해석을 수행하게 된다. 모형을 통한 유출해석에 있어 매개변수 추정은 유출해석 결과에 지대한 영향을 주기에 최적 매개변수를 추정하는 것은 예측결과의 성능 향상에 매우 중요한 사항이며 보다 효율적인 매개변수의 추정을 위해 추정방법간의 비교 및 검토를 통해 적용성을 판단하는 과정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 개념적 집중형 수문모형의 매개변수 보정을 위해 오프라인과 온라인의 매개변수 자동보정기법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, 기법별로 추정된 매개변수를 이용한 수문해석 결과의 비교 검토를 통해 각 기법의 장 단점 분석 및 적용성 평가를 수행하였다. 연구대상지역으로 용담댐 상류 천천 유역을 선정하고, 강우유출 모의를 위해 저류함수모형을 선정하였으며, 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 방법으로는 SCE-UA, 온라인 방법으로는 PF 기법을 선정하여 적용하였으며, 총 9개의 강우사상에 대해 강우-유출 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출해석을 위한 사용자의 목적에 맞는 매개변수 자동보정기법의 선정에 있어 유용할 것으로 판단되며, 시간단계 또는 사상별 최적화된 매개변수를 유역에 대한 최적 매개변수로 변환 또는 전이하기 위한 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
Land-use change has an important role in the hydrologic characteristics of watersheds because it alters various hydrologic components such as interception, infiltration, and evapotranspiration. For example, rapid urbanization in a watershed reduces infiltration rates and increases peak flow which lead to changes in the hydrologic responses. In this study, a physical hydrologic model the soil and water assessment tool (SWAT) was used to assess long-term continuous daily streamflow corresponding to land-use changes that occurred in the Naesungchun river watershed. For a 30-year model simulation, 3 different land-use maps of the 1990s, 2000s, and 2010s were used to identify the impacts of the land-use changes. Using SWAT-CUP (calibration and uncertainty program), an automated parameter calibration tool, 23 parameters were selected, optimized and compared with the daily streamflow data observed at the upstream, midstream and downstream locations of the watershed. The statistical indexes used for the model calibration and validation show that the model performance is improved at the downstream location of the Naesungchun river. The simulated streamflow in the mainstream considering land-use change increases up to -2 - 30 cm compared with the results simulated with the single land-use map. However, the difference was not significant in the tributaries with or without the impact of land-use change.
In this work, a new hardening model is proposed for the depth-dependent hardness of ion-irradiated polycrystals with obvious grain size effect. Dominant hardening mechanisms are addressed in the model, including the contribution of dislocations, irradiation-induced defects and grain boundaries. Two versions of the hardening model are compared, including the linear and square superposition models. A succinct parameter calibration method is modified to parametrize the models based on experimentally obtained hardness vs. indentation depth curves. It is noticed that both models can well characterize the experimental data of unirradiated polycrystals; whereas, the square superposition model performs better for ion-irradiated materials, therefore, the square superposition model is recommended. In addition, the new model separates the grain size effect from the dislocation hardening contribution, which makes the physical meaning of fitted parameters more rational when compared with existing hardness analysis models.
Travel-time is considered the most typical and preferred traffic information for intelligent transportation systems(ITS). This paper proposes a real-time travel-time prediction method for a national highway. In this paper, the K-nearest neighbor(KNN) method is used for travel time prediction. The KNN method (a nonparametric method) is appropriate for a real-time traffic management system because the method needs no additional assumptions or parameter calibration. The performances of various models are compared based on mean absolute percentage error(MAPE) and coefficient of variation(CV). In real application, the analysis of real traffic data collected from Korean national highways indicates that the proposed model outperforms other prediction models such as the historical average model and the Kalman filter model. It is expected to improve travel-time reliability by flexibly using travel-time from the proposed model with travel-time from the interval detectors.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.4
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pp.9-19
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2016
The objective of this study was to evaluate the applicability of SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model for runoff estimation in the Nam river dam watershed. Input data for the SWAT model were established using spatial data (land use, soil, digital elevation map) and weather data. The SWAT model was calibrated and validated using observed runoff data from 2003 to 2014 for three stations (Sancheong, Shinan, Changchon) within the study watershed. The $R^2$ (Determination Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (Relative Mean Absolute Error) were used to evaluate the model performance. Parameters for runoff calibration were selected based on user's manual and references and trial and error method was applied for parameter calibration. Calibration results showed that annual mean runoff were within ${\pm}5%$ error compared to observed. $R^2$ were ranged 0.64 ~ 0.75, RMSE were 2.51 ~ 4.97 mm/day, NSE were 0.48 ~ 0.65, and RMAE were 0.34 ~ 0.63 mm/day for daily runoff, respectively. The runoff comparison for three stations showed that annual runoff was higher in Changchon especially summer and winter seasons. The flow exceedance graph showed that Sancheong and Shinan stations were similar while Changchon was higher in entire fraction.
Identifying the water circulation status is one of the indispensable processes for watershed management in an urban area. Recently, various water circulation models have been developed to simulate the water circulation, but it takes a lot of time and cost to make a water circulation model that could adapt the characteristics of the watershed. This paper aims to develop a water circulation state estimation model that could easily calculate the status of water circulation in an urban watershed by using multiple linear regression analysis. The study watershed is a watershed in Seoul that applied the impermeable area ratio in 1962 and 2000. And, It was divided into 73 watersheds in order to consider changes in water circulation status according to the urban characteristic factors. The input data of the SHER(Similar Hydrologic Element Response) model, a water circulation model, were used as data for the urban characteristic factors of each watershed. A total of seven factors were considered as urban characteristic factors. Those factors included annual precipitation, watershed area, average land-surface slope, impervious surface ratio, coefficient of saturated permeability, hydraulic gradient of groundwater surface, and length of contact line with downstream block. With significance probabilities (or p-values) of 0.05 and below, all five models showed significant results in estimating the water circulation status such as the surface runoff rate and the evapotranspiration rate. The model that was applied all seven urban characteristics factors, can calculate the most similar results such as the existing water circulation model. The water circulation estimation model developed in this study is not only useful to simply estimate the water circulation status of ungauged watersheds but can also provide data for parameter calibration and validation.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.3
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pp.63-70
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2017
The purpose of this study was to calibrate the hydrologic parameters of SWAT model and analyze the daily runoff for the study watershed using SWAT-CUP. The Hardware watershed is located in Virginia, USA. The watershed area is $356.15km^2$, and the land use accounts for 73.4 % of forest and 23.2 % of pasture. Input data for the SWAT model were obtained from the digital elevation map, landuse map, soil map and others. Water flow data from 1990 to 1994 was used for calibration and from 1997 to 2005 was for validation. The SUFI-2 module of the SWAT-CUP program was used to calibrate the hydrologic parameters. The parameters were calibrated for the highly sensitive parameters presented in previous studies. The P-factor, R-factor, $R^2$, Nash-Sutcliffe efficiency (NS), and average flow were used for the goodness-of-fit measures. The applicability of the model was evaluated by sequentially increasing the number of applied parameters from 4 to 11. In this study, 10-parameter set was accepted for calibration in consideration of goodness-of-fit measures. For the calibration period, P-factor was 0.85, R-factor was 1.76, $R^2$ was 0.51 and NS was 0.49. The model was validated using the adjusted ranges of selected parameters. For the validation period, P-factor was 0.78, R-factor was 1.60, $R^2$ was 0.60 and NS was 0.57.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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