The road simulators have become common tools within the automotive industry for evaluation of vehicle and vehicle system durability performance. These simulators need appropriate input signal generation algorithms to realize the actual driving conditions due to non-linear vehicle and test rig behaviour. Although somewhat unconventional from a control standpoint, the iteration approach has proven to be a very effective method for control of complex, multiple degree-of-freedom systems where the tracking parameter is known a priori. In this paper, the road profile replication algorithm is verified by applying Belgian road to the developed road simulator. The simulation and experimental results are included to evaluate the performance of this simulator. This road simulator provides considerable savings in cost, development time, and testing risk during developing automotive components.
In order to assess the reliability of a building energy simulation program (TRNSYS) from the standpoint of user, a set of verification experiment and calculation of cooling load for a test space is carried out. This work is a complement of the previous study that dealt with heating load for the same space. The test space is kept airtight to eliminate the source of uncertainties in modeling. A window-mounted, on/off controlled air-conditioner is used for cooling, whose performance has been established a priori. The calculation encompasses two models for evaluating cooling load in TRNSYS: energy rate control and temperature level control. Comparison of the total cooling loads obtained from different sets of experimental data enables to validate the measurements. The experimental result shows that the latent load is fairly large even in the absence of apparent air change in the space, which needs to be clarified. Each of hourly and daily accumulated sensible loads is compared between the experiment and two calculation models. Despite an inconsistency associated with solar irradiation, both of the models agree favorably with the experiment within a tolerance, illustrating their capability of properly predicting space thermal loads.
A hybrid model which uses a probabilistic model and a MLP(multi layer perceptron) model for pattern recognition of EMG(electromyogram) signals is proposed in this paper. MLP model has problems which do not guarantee global minima of error due to learning method and have different approximation grade to bayesian probabilities due to different amounts and quality of training data, the number of hidden layers and hidden nodes, etc. Especially in the case of new test data which exclude design samples, the latter problem produces quite different results. The error probability of probabilistic model is closely related to the estimation error of the parameters used in the model and fidelity of assumtion. Generally, it is impossible to introduce the bayesian classifier to the probabilistic model of EMG signals because of unknown priori probabilities and is estimated by MLE(maximum likelihood estimate). In this paper we propose the method which get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating the priori probability distribution which minimize the error probability using the MLP. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP is optimal and approximate the minimum of error probability of each class of both models selectively. Alocating the reference coordinate of EMG signal to the outside of the body make it easy to suit to the applications which it is difficult to define and seperate using internal body coordinate. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the MLP and the probabilistic model seperately.
The Gene Set network viewer (GSnet) visualizes the functional enrichment of a given gene set with a protein interaction network and is implemented as a plug-in for the Cytoscape platform. The functional enrichment of a given gene set is calculated using a hypergeometric test based on the Gene Ontology annotation. The protein interaction network is estimated using public data. Set operations allow a complex protein interaction network to be decomposed into a functionally-enriched module of interest. GSnet provides a new framework for gene set analysis by integrating a priori knowledge of a biological network with functional enrichment analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권1호
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pp.237-249
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1999
It has been issued that the irreconcilability of the classical test for a point null and standard Bayesian formulation for testing such a point null. The infimum of the posterior probability of the null hypothesis is used as measure of evidence against the null hypothesis in Bayesian approach; here the infimum is over the family of priors on the alternative hypotheses which includes all density that are a priori reasonable. For iid observations from a multivariate normal distribution in $\textit{p}$ dimensions with an unknown mean and a covariance matrix propotional to the Identity we consider the difference and the Wolfowitz distance of the distributions of the P-value and the lower bound of the posterior probability over the family of all normal priors. The Wolfowitz distance is interpreted as the average difference of the quantiles of the two distrbutions.
A new method identifies coupled fluid-structure system with a reduced set of state variables is presented. Assuming that the structural model is known a priori either from an analysis or a test and using linear transformations between structural and aeroelastic states, it is possible to deduce aerodynamic information from sampled time histories of the aeroelastic system. More specifically given a finite set of structural modes the method extracts generalized aerodynamic force matrix corresponding to these mode shapes. Once the aerodynamic forces are known, an aeroelastic reduced-order model can be constructed in discrete-time, state-space format by coupling the structural model and the aerodynamic system. The resulting reduced-order model is suitable for constant Mach, varying density analysis.
In the present study, an explicit algebraic stress model is shown to be the exact tensor representation of algebraic stress model by directly solving a set of algebraic equations without resort to tensor representation theory. This repeals the constraints on the Reynolds stress, which are based on the principle of material frame indifference and positive semi-definiteness. An a priori test of the explicit algebraic stress model is carried out by using the DNS database for a fully developed channel flow at Rer = 135. It is confirmed that two-point correlation function between the velocity fluctuation and the Laplacians of the pressure-gradient i s anisotropic and asymmetric in the wall-normal direction. Thus, a novel composite algebraic Reynolds stress model is proposed and applied to the channel flow calculation, which incorporates non-local effect in the algebraic framework to predict near-wall behavior correctly.
This paper proposes a thickness measurement method of silicon-oxide and poly-silicon film deposited on 12" silicon wafer for spin etcher. Halogen lamp is used as a light source for generating a wide-band spectrum, which is guided and focused on the wafer surface through a optical fiber cable. Interference signal from the film is detected by optical sensor to determine the thickness of the film using spectrum analysis and several signal processing techniques including curve-fitting and adaptive filtering. Test wafers with three kinds of priori-known films, polysilicon(300 nm), silicon-oxide(500 nm) and silicon-oxide(600 nm), are measured while the wafer is spinning at 20 Hz and DI water flowing on the wafer surface. From experiment results the algorithm presented in the paper is proved to be effective with accuracy of maximum 0.8% error.rror.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제11권1호
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pp.1-16
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2017
The compression or tension-controlled failure mode of concrete beams prestressed with unbonded FRP tendons is governed by the relative amount of prestressing tendon to the balanced one. Explicit assessment to determine the balanced reinforcement ratio of a beam with unbonded tendons (${\rho}^U_{pfb}$) is difficult because it requires a priori knowledge of the deformed beam geometry in order to evaluate the unbonded tendon strain. In this study, a theoretical evaluation of ${\rho}^U_{pfb}$ is presented based on a concept of three equivalent rectangular curvature blocks for simply supported concrete beams internally prestressed with unbonded carbon-fiber-reinforced polymer (CFRP) tendons. The equivalent curvature blocks were iteratively refined to closely simulate beam rotations at the supports, mid-span beam deflection, and member-dependent strain of the unbonded tendon at the ultimate state. The model was verified by comparing its predictions with the test results. Parametric studies were performed to examine the effects of various parameters on ${\rho}^U_{pfb}$.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.277-284
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2012
Named entity recognition (NER) technique can play a crucial role in extracting information from the web. While NER systems with relatively high performances have been developed based on careful manipulation of terms with a statistical model, term mismatches often degrade the performance of such systems because the strings of all the candidate entities are not known a priori. Despite the importance of lexical-level term mismatches for NER systems, however, most NER approaches developed to date utilize only the term string itself and simple term-level features, and do not exploit the semantic features of terms which can handle the variations of terms effectively. As a solution to this problem, here we propose to match the semantic concepts of term units in restaurant named entities (NEs), where these units are automatically generated from multiple resolutions of a semantic tree. As a test experiment, we applied our restaurant NER scheme to 49,153 nouns in Korean restaurant web pages. Our scheme achieved an average accuracy of 87.89% when applied to test data, which was considerably better than the 78.70% accuracy obtained using the baseline system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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