Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.6
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pp.1653-1660
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2016
Smoothly clipped absolute deviation (SCAD) penalty is known to satisfy the desirable properties for penalty functions like as unbiasedness, sparsity and continuity. In this paper, we deal with the regression function estimation and variable selection based on SCAD penalized censored regression model. We use the local linear approximation and the iteratively reweighted least squares algorithm to solve SCAD penalized log likelihood function. The proposed method provides an efficient method for variable selection and regression function estimation. The generalized cross validation function is presented for the model selection. Applications of the proposed method are illustrated through the simulated and a real example.
In this study a new analytical model which can describe the relationship between the bridging stress and microstructure has beenproposed in order to investigate the microstructural effect on the R-curve behavior in polycrystalline aluminas since the R-curve can be derived via the bridging stress function. In the currently developed model function the distribution of grain size is considered as a microstructural factor in modeling of bridging stress function and thus the bridging stress function including three constants PM, n, and Cx, can be established analytically and quantitatively. The results indicate that the n value is closely related to the grain size distribution thereby providing a reliability of the current model for the bridging stress analysis. Thus this model which explains the correlation of the bridging stress distribution and microstructual parame-ters is useful for the systematic interpretation of microfracture mechanism including the R-curve behavior in polycrystalline aluminas.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.442-445
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1997
A challenging activity in the manufacturing industry is to perform in real time the continuous monitoring of the process state, the situation assessment and identification of the problem on line and diagnosis of the cause and importance of the problem if he process does not work properly. This paper describes LAT(Ladder Analysis Tool) system for fault tree generation to improving the fault diagnosis of CNC machine tools. The system consists of 4 steps which can automatically ladder analysis from ladder diagram to two diagnosis function models. The two diagnostic models based on he ladder diagram is switching function model and step switching function model. This system tries to overcome diagnosis deficiencies present machine tool.
By using the incremental form of the endochronic theory of plasticity, a model of material function is proposed in this paper to investigate plastic behavior. By comparing the stress-strain hysteresis loop, the theory is shown to agree well with the experimental results, especially in the evolution of peak stress values of SAE 4340 steel loaded by cyclic loading with various amplitudes. Depending on the choice of material parameters, the present model can substantially result in six categories of material function, each of which can behave differently with respect to an identical deformation history. In addition, the present model of material function is shown to be capable of describing the behavior of erasure of memory of materials, as experimentally observed by Lamba and Sidebottom (1978).
Kim, Sun-Ho;Kim, Dong-Hoon;Han, Gi-Sang;Kim, Chan-Bong
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.4
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pp.168-178
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2002
The CNC machine toots has two kinds of fault. One is the fault due to degraded parts and the other is the fault due to operation disability. The phenomena of degradation is predictable but the operational fault is unpredictable because it occurred without any warning. The major faults of CNC machine tool are operational faults which are charged over 70%. This paper describes the model of remote service and the intelligent fault diagnosis system to diagnosis operational faults of CNC machine tools. To generalize fault diagnosis, two diagnosis models such as SF(Switching Function) and SSF(Step Switching Function) are proposed. The SF is static model and SSF is dynamic model for expression of fault. The SF and SSF model can be generated using SFG(Switching Function Generator) which is developed in this research. The three major operational faults such as emergency stop error, cycle start disability and machine ready disability are applied to experiment of fault modeling. To remote service of faults fur CNC machine tool, the web server and client system based internet are proposed as the suitable environment. The developed two technologies are implemented with the internal function of open architecture controller. The implemental results for two technologies are presented to validate the proposed scheme.
In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.
This paper introduces the method to develop two main types of the fuzzy OEE (Overall Equipment Effectiveness) models via triangular membership function for measuring uncertainty. The fuzzy OEE includes model type 1 and model type 2. The model type 1 is used when the theoretical machine speed only reflects the time loss whereas model type 2 is used when the actual machine speed reflects both time and speed loss. Model type 2 has shown to perform a lower availability rate and a higher performance rate compared to model type 1. In addition, the fuzzy UPH (Unit Per Hour) which is derived from using the fuzzy OEE is presented to satisfy demand uncertainty. The fuzzy UPH can easily measure the fuzzy tact time and cycle time by reciprocating itself. Finally, this study demonstrates the fuzzy OEE models using IVIFS (Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Set) based on the characterization via membership function, non-membership function and hesitant function. For the purpose of analyzing the fuzzy system OEE, the OEE for each machine of plant structure is considered triangular interval-valued intuitionistic fuzzy number. Regardless of plant structure, the validity degree of fuzzy membership function of system OEE decreases when the number of machine with worst value of the validity degree increases. Corresponding examples are presented in this paper for practitioner to understand the applicability and practicability of the proposed fuzzy OEE methods.
An unsteady flow model is developed that allows variable roughness coefficient for each computational point according to its spatial position and the discharge. A step function or a power function can be used for functional relation between the discharge and the Manning's roughness coefficient. The model is applied to the reach of the South Han River between the Chungju Dam and Paldang Dam, and model parameters are estimated by optimization. Estimated parameters of both the step function model and the Power function model show that Manning's roughness coefficient decreases as the discharge increases. This tendency is more noticeable for the upstream reach of Yeoju compared to the downstream reach. It turns out that the stages calculated by the variable roughness coefficient model agree better with the observed ones than those by the conventional fixed parameter model.
Sexual behavior is crucial in life, yet comparatively little is known about the mechanisms in the sexual response in humans. A lot of theories and models have been developed to explain about the process of the sexual response in humans. The first model of sexual function was described by Masters and Johnson, defined the four-phase model (phases of excitation, plateau, orgasm and resolution). Helen Kaplan proposed a slightly different model of human sexual response by adding the conception of the desire phase. Some years later, a new model of circular sexual response pattern was described by Whipple and Brash-McGreer, who acknowledged the cyclic nature of women's sexual response. Basson presented an alternative model of women's normative sexual function, which featured a responsive form of desire in women's sexual response. Bancroft developed a new theoretical model, the Dual Control Model, which postulates sexual response and arousal is ultimately determined by the balance between the sexual activation or excitation system and the sexual inhibition system. The Sexual Tipping Point is a model created by Perelman, suggesting that a sexual response is determined by a balance between excitatory or inhibitory factors that may be psychological, organic, psychosocial, or cultural. A comprehensive understanding of sexual response and function is of paramount importance for the psychiatrist to study sex, offer counseling to the patient on sex, and practice sex therapy. In this literature, models of sexual response would be reviewed to understand the knowledge of the sexual functioning in humans.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.27
no.12
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pp.1681-1690
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2003
The effect of roughness is a change in the velocity and turbulence distributions near the surface. Turbulence models with surface roughness effect are applied to the fully developed flow in a two-dimensional, rough wall channel. Modified wall function model, low-Reynolds number k-$\varepsilon$ model, and k-$\omega$ model are selected for comparison. In order to make a fair comparison, the calculation results are compared with the experimental data. The modified wall function model and the low-Reynolds number k-$\varepsilon$ model require further refinement, while the k-$\omega$ model of Wilcox performs remarkably well over a wide range of roughness values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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