유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 적용하고 이 분야에 적용 될 수 있는 변형 커버리지 모형(중첩모형 및 혼합모형) 비교 문제를 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE)을 이용하였다.
An aim of the study is to develop an efficient numerical simulation technique that can handle the two-scale analysis of fluid permeation filters fabricated by the partial sintering technique of small spherical ceramics. A solid-fluid mixture homogenization method is introduced to predict the mechanical characters such as rigidity and permeability of the porous ceramic filters from the micro-scale geometry and configuration of partially-sintered particles. An extended finite element (X-FE) discretization technique based on the enriched interpolations of respective characteristic functions at fluid-solid interfaces is proposed for the non-interface-fitted mesh solution of the micro-scale analysis that needs non-slip condition at the interface between solid and fluid phases of the unit cell. The homogenization and localization performances of the proposed method are shown in a typical two-dimensional benchmark problem whose model has a hole in center. Three-dimensional applications to the body-centered cubic (BCC) and face-centered cubic (FCC) unit cell models are also shown in the paper. The 3D application is prepared toward the computer-aided optimal design of ceramic filters. The accuracy and stability of the X-FEM based method are comparable to those of the standard interface-fitted FEM, and are superior to those of the voxel type FEM that is often used in such complex micro geometry cases.
Haeri, Hadi;Sarfarazi, V.;Zhu, Zheming;Hokmabadi, N. Nohekhan;Moshrefifar, MR.;Hedayat, A.
Structural Engineering and Mechanics
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제69권2호
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pp.221-230
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2019
In this paper, shear behavior of non-persistent joint surrounded in concrete and gypsum layers has been investigated using experimental test and numerical simulation. Two types of mixture were prepared for this study. The first type consists of water and gypsum that were mixed with a ratio of water/gypsum of 0.6. The second type of mixture, water, sand and cement were mixed with a ratio of 27%, 33% and 40% by weight. Shear behavior of a non-persistent joint embedded in these specimens is studied. Physical models consisting of two edge concrete layers with dimensions of 160 mm by 130 mm by 60 mm and one internal gypsum layer with the dimension of 16 mm by 13 mm by 6 mm were made. Two horizontal edge joints were embedded in concrete beams and one angled joint was created in gypsum layer. Several analyses with joints with angles of $0^{\circ}$, $30^{\circ}$, and $60^{\circ}$ degree were conducted. The central fault places in 3 different positions. Along the edge joints, 1.5 cm vertically far from the edge joint face and 3 cm vertically far from the edge joint face. All samples were tested in compression using a universal loading machine and the shear load was induced because of the specimen geometry. Concurrent with the experiments, the extended finite element method (XFEM) was employed to analyze the fracture processes occurring in a non-persistent joint embedded in concrete and gypsum layers using Abaqus, a finite element software platform. The failure pattern of non-persistent cracks (faults) was found to be affected mostly by the central crack and its configuration and the shear strength was found to be related to the failure pattern. Comparison between experimental and corresponding numerical results showed a great agreement. XFEM was found as a capable tool for investigating the fracturing mechanism of rock specimens with non-persistent joint.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제15권4호
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pp.175-181
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2014
In this paper, the simulation and modeling of a polyethylene/clay nanocomposite were undertaken to predict the nanocomposite's dielectric behavior and to help design a nanocomposite material with optimum electrical properties for electrotechnical or electronic applications. A 3-D simulation model using the finite elements method was employed in order to study the effective permittivity and electric field distribution of two-phase nanocomposite materials for ordered and random distributions of inclusions in a low-loss host matrix such as polyethylene. The influence of the dispersion of reinforcing particles, and of the permittivity and radius of the inclusions, was analysed. The simulation results were compared with alternative, known theoretical solutions obtained from classical models, and were found to be in good agreement. The numerical results also indicate that for fixed volume fractions of nanoparticles the effective permittivity of the mixture, for ordered and random distributions, does not vary with the degree of dispersion. The variation of the effective permittivity with the particle radius is shown, using numerical data, to agree with the analytical modules.
In this paper the unsteady fluid-structure interaction (FSI) problems with large structural displacement are solved by partitioned solution approaches in the arbitrary Lagrangian-Eulerian finite element framework. The incompressible Navier-Stokes equations are solved by the characteristic-based split (CBS) scheme. Both a rigid body and a geometrically nonlinear solid are considered as the structural models. The latter is solved by Newton-Raphson procedure. The equation governing the structural motion is advanced by Newmark-${\beta}$ method in time. The dynamic mesh is updated by using moving submesh approach that cooperates with the ortho-semi-torsional spring analogy method. A mass source term (MST) is introduced into the CBS scheme to satisfy geometric conservation law. Three partitioned coupling strategies are developed to take FSI into account, involving the explicit, implicit and semi-implicit schemes. The semi-implicit scheme is a mixture of the explicit and implicit coupling schemes due to the fluid projection splitting. In this scheme MST is renewed for interfacial elements. Fixed-point algorithm with Aitken's ${\Delta}^2$ method is carried out to couple different solvers within the implicit and semi-implicit schemes. Flow-induced vibrations of a bridge deck and a flexible cantilever behind an obstacle are analyzed to test the performance of the proposed methods. The overall numerical results agree well with the existing data, demonstrating the validity and applicability of the present approaches.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.157-168
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2012
The EM algorithm is the most important tool to obtain the maximum likelihood estimator in finite mixture models due to its stability and simplicity. However, its convergence rate is often slow because the conventional EM algorithm is based on a large missing data space. Several techniques have been proposed in the literature to reduce the missing data space. In this paper, we review existing methods and propose a new EM algorithm for Gaussian mixtures, which reduces the missing data space while preserving the stability of the conventional EM algorithm. The performance of the proposed method is evaluated with other existing methods via simulation studies.
A finite-difference method based on conservative supra characteristic method type upwind flux difference splitting has been developed to study the nonequilibrium chemically reacting inviscid flow. For nonequilibrium air, NS-1 species equations were strongly coupled with flowfield equations through convection and species production terms. Inviscid nonequilibrium chemically reacting air mixture flows over Blunt-body were solved to demonstrate the capability of the current method. At low altitude flight conditions the nonequilibrium air models predicted almost the same temperature, density and pressure behind the shock as equilibrium flow: however, at high altitudes they showed substantial differences due to nonequilibrium chemistry effect. The new nonequilibrium chemically reacting upwind flux difference splitting mettled can be extended to viscous flow and multi-dimensional flow conditions.
구획실 내 프로판 가스화재에 대해 Fire Dynamics Simulator (FDS)를 이용한 수치계산을 수행하고 실험과의 비교를 통해 적용된 연소모델 예측성능을 평가하였다. 검토된 연소모델은 FDS v5.5.3의 혼합분율 연소모델과 FDS v6.6.3의 Eddy Dissipation Concept (EDC) 모델이며, EDC 모델에서 화학반응기구는 1-step Mixing Controlled, 2-step Mixing Controlled, 3-step Mixing Controlled 및 Mixing Controlled 반응과 유한화학반응이 혼합된 3-step Mixed 반응을 적용하였다. 구획실 내부의 온도에 대해서는 각 연소모델들 간의 예측성능 차이는 그다지 크지 않음을 확인하였다. 연소모델 차이에 의한 $O_2$와 $CO_2$ 농도에 대한 예측성능 차이보다는 CO에 대한 예측결과 차이가 크게 나타났다. CO 농도에 대해서는 EDC 3-step Mixing Controlled 모델이 가장 높게 예측하며 혼합분율 연소모델은 실험보다는 낮게 예측하였다. EDC 3-step Mixed 모델이 가장 예측성능이 좋았지만 EDC 2-step Mixing Controlled 모델도 충분히 합리적인 수준으로 예측하고 있음을 확인하였다. EDC 1-step Mixing Controlled 모델에 기존에 제안된 CO 수율을 적용할 경우 CO 농도에 대해서 너무 과소 예측하며 CO 예측 정확도를 높이기 위해 수율을 높이면 $CO_2$ 농도에 대한 합리적인 예측이 어려워지는 문제점이 있었다.
Lee, Sang Mee;Karrison, Theodore;Nocon, Robert S.;Huang, Elbert
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권2호
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pp.173-184
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2018
In medical or public health research, it is common to encounter clustered or longitudinal count data that exhibit excess zeros. For example, health care utilization data often have a multi-modal distribution with excess zeroes as well as a multilevel structure where patients are nested within physicians and hospitals. To analyze this type of data, zero-inflated count models with mixed effects have been developed where a count response variable is assumed to be distributed as a mixture of a Poisson or negative binomial and a distribution with a point mass of zeros that include random effects. However, no study has considered a situation where data are also censored due to the finite nature of the observation period or follow-up. In this paper, we present a weighted version of zero-inflated Poisson model with random effects accounting for variable individual follow-up times. We suggested two different types of weight function. The performance of the proposed model is evaluated and compared to a standard zero-inflated mixed model through simulation studies. This approach is then applied to Medicaid data analysis.
The estimated probabilistic model of wind data based on the conventional approach may have high discrepancy compared with the true distribution because of the uncertainty caused by the instrument error and limited monitoring data. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method has been developed in the companion paper and is conducted to formulate the joint probability density function (PDF) of wind speed and direction using the wind monitoring data of the investigated bridge. The established bivariate model of wind speed and direction only represents the features of available wind monitoring data. To characterize the stochastic properties of the wind parameters with the subsequent wind monitoring data, in this study, Bayesian inference approach considering the uncertainty is proposed to update the wind parameters in the bivariate probabilistic model. The slice sampling algorithm of Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to establish the multi-dimensional and complex posterior distribution which is analytically intractable. The numerical simulation examples for univariate and bivariate models are carried out to verify the effectiveness of the proposed method. In addition, the proposed Bayesian inference approach is used to update and optimize the parameters in the bivariate model using the wind monitoring data from the investigated bridge. The results indicate that the proposed Bayesian inference approach is feasible and can be employed to predict the bivariate distribution of wind speed and direction with limited monitoring data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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