Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.21-31
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2002
This paper considers a Bayesian approach to determine an optimal replacement policy for a repairable system with warranty period. The mathematical formula of the expected cost rate per unit time is obtained for two cases : RFRW(renewing free-replacement warranty) and RPRW(renewing pro-rata warranty). When the failure time is Weibull distribution with uncertain parameters, a Bayesian approach is established to formally express and update the uncertain parameters for determining an optimal replacement policy. Some numerical examples are presented for illustrative purpose.
This paper presents a novel design approach composed of two sequential processes for 3D magnetic shielding problems, which results in the global optimum solution in a shorter time. The feature of the proposed approach is the adoption of the specific boundary element with permeability of infinity. Assuming the permeability of infinity enables us to regard the thickness of ferromagnetic shields as infinitesimal, and thus to simplify the investigated model adequately in numerical analysis. This reduces the number of unknown variables and saves us a large amount of CPU-time for grasping the broad characteristics of the model. Some numerical results that demonstrate the validity of the proposed approach are also presented.
Spatial multiuser access is investigated for the reverse link of multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) systems. In particular, we consider two alternative a aches to spatial multiuser access that adopt the same detection algorithm at the base station: one is a closed-loop approach based on singular value decomposition (SVD) of the channel matrix, whereas the other is an open-loop approach based in space-time block coding (STBC). We develop multiuser detection algorithms for these two spatial multiuser access schemes based on the minimum mean square error (MMSE) criterion. Then, we compare the bit error rate (BER) performance of the two schemes and a single-user MIMO scheme. Interestingly, it is found that the STBC approach can provide much better BER performance than the SVD approach as well as than a single-user MIMO scheme.
Failure analysis is necessary to clarify the root cause of a failure, predict the next time a failure may occur, and improve the performance and reliability of a system. However, it is not an easy task to analyze and interpret failure data, especially for complex systems. Usually, these data are represented using many attributes, and sometimes they are inconsistent and ambiguous. In this paper, we present a scalable approach for the analysis and interpretation of failure data of high-performance computing systems. The approach employs rough sets theory (RST) for this task. The application of RST to a large publicly available set of failure data highlights the main attributes responsible for the root cause of a failure. In addition, it is used to analyze other failure characteristics, such as time between failures, repair times, workload running on a failed node, and failure category. Experimental results show the scalability of the presented approach and its ability to reveal dependencies among different failure characteristics.
A RCM approach to maintenance of the catenary system of electric railway is proposed. The proposed RCM approach provides a maintenance-oriented FMECA procedure to derive critical failure modes by analyzing failure effects and a RCM decision logic tree to suggest optimal maintenance works for the derived failure modes. By applying the proposed RCM procedures to the catenary system of high speed railway, it is suggested that strand breaks of dropper and voltage equalizing wire, and trolly wire wear-out are the critical failure modes for whom maintenance works based on condition monitoring should be applied instead of conventional time-based preventive maintenance. It is also proposed by reliability analysis that replacement time of dropper can be reduced from 18 years to 10 years. These results show that the proposed RCM approach can optimize the maintenance procedures of catenary system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권6호
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pp.555-562
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2016
Interval censored data often occur in an observational study where the subject is followed periodically. Instead of observing an exact failure time, two inspection times that include it are available. There are several methods to analyze interval censored failure time data (Sun, 2006). However, in the presence of competing risks, few methods have been suggested to estimate covariate effect on interval censored competing risk data. A sub-distribution hazard model is a commonly used regression model because it has one-to-one correspondence with a cumulative incidence function. Alternatively, Klein and Andersen (2005) proposed a pseudo-value approach that directly uses the cumulative incidence function. In this paper, we consider an extension of the pseudo-value approach into the interval censored data to estimate regression coefficients. The pseudo-values generated from the estimated cumulative incidence function then become response variables in a generalized estimating equation. Simulation studies show that the suggested method performs well in several situations and an HIV-AIDS cohort study is analyzed as a real data example.
Calculating minimal cut sets is a typical quantification method used to evaluate the top event probability for a fault tree. If minimal cut sets cannot be calculated or if the accuracy of the quantification result is in doubt, the Monte Carlo method can provide an alternative for fault tree quantification. The Monte Carlo method for fault tree quantification tends to take a long time because it repeats the calculation for a large number of samples. Herein, proposal is made to improve the quantification algorithm of a fault tree with circular logic. We developed a top-down iteration algorithm that combines the characteristics of the top-down approach and the iteration approach, thereby reducing the computation time of the Monte Carlo method.
Aatef D. Hobiny;Ibrahim A. Abbas;C Alaa A. El-Bary
Steel and Composite Structures
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제48권6호
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pp.641-648
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2023
In this article, we explore the issue concerning semiconductors half-space comprised of materials with varying thermal conductivity. The problem is within the framework of the generalized thermoelastic model under one thermal relaxation time. The half-boundary space's plane is considered to be traction free and is subjected to a thermal shock. The material is supposed to have a temperature-dependent thermal conductivity. The numerical solutions to the problem are achieved using the finite element approach. To find the analytical solution to the linear problem, the eigenvalue approach is used with the Laplace transform. Neglecting the new parameter allows for comparisons between numerical findings and analytical solutions. This facilitates an examination of the physical quantities in the numerical solutions, ensuring the accuracy of the proposed approach.
Autonomous berthing is a crucial technology for autonomous ships, requiring optimal trajectory planning to prevent collisions and minimize time and control efforts. This paper presents a two-phase, two-point boundary value problem (TPBVP) strategy for creating an optimal berthing trajectory for a twin-propeller, twin-rudder ship with autonomous berthing capabilities. The process is divided into two phases: the approach and the terminal. Tunnel thruster use is limited during the approach but fully employed during the terminal phase. This strategy permits concurrent optimization of the total trajectory duration, individual phase trajectories, and phase transition time. The efficacy of the proposed method is validated through two simulations. The first explores a scenario with phase transition, and the second generates a trajectory relying solely on the approach phase. The results affirm our algorithm's effectiveness in deciding transition necessity, identifying optimal transition timing, and optimizing the trajectory accordingly. The proposed two-phase TPBVP approach holds significant implications for advancements in autonomous ship navigation, enhancing safety and efficiency in berthing operations.
Online voltage stability monitoring using real-time measurements is one of the most important tasks in a smart grid system to maintain the grid stability. Loading margin is a good indicator for assessing the voltage stability level. This paper presents an Extreme Learning Machine (ELM) approach for estimation of voltage stability level under credible contingencies using real-time measurements from Phasor Measurement Units (PMUs). PMUs enable a much higher data sampling rate and provide synchronized measurements of real-time phasors of voltages and currents. Depth First (DF) algorithm is used for optimally placing the PMUs. To make the ELM approach applicable for a large scale power system problem, Mutual information (MI)-based feature selection is proposed to achieve the dimensionality reduction. MI-based feature selection reduces the number of network input features which reduces the network training time and improves the generalization capability. Voltage magnitudes and phase angles received from PMUs are fed as inputs to the ELM model. IEEE 30-bus test system is considered for demonstrating the effectiveness of the proposed methodology for estimating the voltage stability level under various loading conditions considering single line contingencies. Simulation results validate the suitability of the technique for fast and accurate online voltage stability assessment using PMU data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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