Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.22
no.6
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pp.627-637
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2009
Composite materials have been employed in the various engineering applications due to high mechanical performances including high strength-weight ratio and high degree of free formability. Due to complex manufacturing process, however, it can have intrinsic randomness in the material constants which affect the deterministic behavior of the composite structures. In this study, we suggest a formulation for stochastic finite element analysis considering the spatial randomness of Poisson's ratio. Considering the reciprocal relation between elastic moduli and Poisson's ratios in the two mutually orthogonal axes, one of two values of Poisson's ratio can be expressed in terms of the other. Using this, the relation between stress resultants and strains is derived in the ascending order of power of the stochastic field function, which can be directly used in the formulation to obtain the coefficient of variation of responses. The adequacy of the proposed scheme is demonstrated by comparison with the results of Monte Carlo analysis.
Kim, Myung-Hwa;Baek, Jee-Seon;Choi, Seung-Kyoung;Lee, Eui-Yong
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.6
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pp.1089-1096
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2011
We consider an infinite dam with inputs formed by a compound Poisson process and adopt a $P^M_{\lambda}$-policy to control the level of water, where the water is released at rate M when the level of water exceeds threshold ${\lambda}$. We obtain interesting stationary properties of the level of water, when the amount of each input independently follows an exponential distribution. After assigning several managing costs to the dam, we derive the long-run average cost per unit time and show that there exist unique values of releasing rate M and threshold ${\lambda}$ which minimize the long-run average cost per unit time. Numerical results are also illustrated by using MATLAB.
In this study, reliability software cost model considering shape parameter based on life distribution from the process of software product testing was studied. The shape parameter using the Erlang and Log-logistic model that is widely used in the field of reliability problems presented. The software failure model was used finite failure non-homogeneous Poisson process model, the parameters estimation using maximum likelihood estimation was conducted. In comparison result of software cost model based on the Erlang distribution and the log-logistic distribution software cost model, because Erlang model is to predict the optimal release time can be software, but the log-logistic model to predict to optimal release time can not be, Erlang distribution than the log-logistic distribution appears to be effective. In this research, software developers to identify software development cost some extent be able to help is considered.
In this study, reliability software cost model considering logarithmic fault detection rate based on observations from the process of software product testing was studied. Adding new fault probability using the Goel-Okumoto model that is widely used in the field of reliability problems presented. When correcting or modifying the software, finite failure non-homogeneous Poisson process model. For analysis of software cost model considering the time-dependent fault detection rate, the parameters estimation using maximum likelihood estimation of inter-failure time data was made. In this research, Software developers to identify the best time to release some extent be able to help is considered.
In this paper, make a study decision problem called an optimal release policies after testing a software system in development phase and transfer it to the user. When correcting or modifying the software, finite failure non-homogeneous Poisson process model, presented and propose release policies of the life distribution, half-logistic property model which used to an area of reliability because of various shape and scale parameter. In this paper, discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement. In a numerical example, the parameters estimation using maximum likelihood estimation of failure time data, make out estimating software optimal release time. Software release time is used as prior information, potential security damages should be reduced.
There are many software reliability models that are based on the times of occurrences of errors in the debugging of software. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. It is shown that it is possible to do asymptotic likelihood inference for software reliability models based on infinite failure model and non-homogeneous Poisson Processes (NHPP). Statistical process control (SPC) can monitor the forecasting of software failure and thereby contribute significantly to the improvement of software reliability. Control charts are widely used for software process control in the software industry. In this paper, we proposed a control mechanism based on NHPP using mean value function of logarithmic hazard learning effects property.
The NHPP software reliability models for failure analysis can have, in the literature, exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, finite failure NHPP models that assuming the expected value of the defect and infinite failures NHPP models that repairing software failure point in time reflects the situation, were presented for comparing property. Commonly used in the field of software reliability based on Rayleigh distribution software reliability model finite failures and infinite failures were presented for comparison problem. As a result, infinite fault model is effectively finite fault models, respectively. The parameters estimation using maximum likelihood estimation was conducted. In this research, can be able to help software developers for considering software failure property some extent.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.24
no.3
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pp.109-123
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1999
Fleet sizing and empty equipment redistribution are two of the most critical problems in managing a fleet of equipment over a transportation network. Where the demand pattern followed the compound Poisson process(CPP) which can be generated one or more at a time under homogeneous Poisson process(HPP), this paper presented a mathematical model to determine control parameters of a decentralized distribution policy and fleet size in case of the pure hub-and-spoke system, a popular form of a logistics system. and validated this model by simulation. That is, where the number of demanded equipments followed geometric and binomial distributions, respectively, cost models on the pure hub-and-spoke logistics system with deterministic trans-portation times, which could be solved analytically, were established and analyzed. We also compared the deterministic case with stochastic one that the transportation time follows some probability distributions.
A continuous time risk model is considered, where the premium rate is constant and the claims form a compound Poisson process. We assume that an injection is made, which is an immediate increase of the surplus up to level u > 0 (initial level), when the level of the surplus goes below ${\tau}$(0 < ${\tau}$ < u). We derive the formula of the ruin probability of the surplus by establishing an integro-differential equation and show that an explicit formula for the ruin probability can be obtained when the amounts of claims independently follow an exponential distribution.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.5
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pp.577-588
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2011
This paper provides a novel extended Moving Least Squares(MLS) difference method for the potential problem with weak and strong discontinuities. The conventional MLS difference method is enhanced with jump functions such as step function, wedge function and scissors function to model discontinuities in the solution and the derivative fields. When discretizing the governing equations, additional unknowns are not yielded because the jump functions are decided from the known interface condition. The Poisson type PDE's are discretized by the difference equations constructed on nodes. The system of equations built up by assembling the difference equations are directly solved, which is very efficient. Numerical examples show the excellence of the proposed numerical method. The method is expected to be applied to various discontinuity related problems such as crack problem, moving boundary problem and interaction problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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