We propose a mean value function for software failures in NHPP software reliability model. And we deal with the maximum likelihood estimation and the least squares estimation in the proposed mean value function. The explicit mean value function solution for the proposed model is presented by MLE and LSE in two data sets. The values of SSE and MSE is presented in two data sets by MLE and LSE. We compare the predicted number of faults with the actual two data sets using the proposed mean value function.
In this paper, an innovative finite element updating method is presented based on the variation wavelet transform coefficients of Auto/cross-correlations function (WTCF). The Quasi-linear sensitivity of the wavelet coefficients of the WTCF concerning the structural parameters is evaluated based on incomplete measured structural responses. The proposed algorithm is used to estimate the structural parameters of truss and plate models. By the solution of the sensitivity equation through the least-squares method, the finite element model of the structure is updated for estimation of the location and severity of structural damages simultaneously. Several damage scenarios have been considered for the studied structure. The parameter estimation results prove the high accuracy of the method considering measurement and mass modeling errors.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.7
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pp.24-30
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2024
This paper investigates the identification and modeling of a climate greenhouse. Given real climate data from greenhouse installed in the LAPER laboratory in Tunisia, the objective of this paper is to propose a solution of the problem of nonlinear time variant inputs and outputs of greenhouse internal climate. Based on fuzzy logic technique combined with least mean squares (lms) a robust greenhouse climate model for internal temperature prediction is proposed. The simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the identification approach and the power of the implemented Takagi-Sugeno Fuzzy model based Algorithm.
An effective approach for updating finite element model is presented which can provide reliable estimates for structural updating parameters from identified operational modal data. On the basis of the dynamic perturbation method, an exact relationship between the perturbation of structural parameters such as stiffness change and the modal properties of the tested structure is developed. An iterative solution procedure is then provided to solve for the structural updating parameters that characterise the modifications of structural parameters at element level, giving optimised solutions in the least squares sense without requiring an optimisation method. A regularization algorithm based on the Tikhonov solution incorporating the generalised cross-validation method is employed to reduce the influence of measurement errors in vibration modal data and then to produce stable and reasonable solutions for the structural updating parameters. The Canton Tower benchmark problem established by the Hong Kong Polytechnic University is employed to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed model updating technique. The results from the benchmark problem studies show that the proposed technique can successfully adjust the reduced finite element model of the structure using only limited number of frequencies identified from the recorded ambient vibration measurements.
The differential fast neutron spectra above 0.5 Mev at particular spatial positions in tile reactor(TRIGA MARK-II) core has been determined experimentally using several threshold activation detectors. The series expansion technique utilizing the concept of least squares optimization was used to obtain an approximate solution to the set of integral equations which are defined by the experimentally determined activation data. The influence of use of different weighting functions in the solution was analyzed in each measurement. To carry out the necessary mathematical calculations, a computer code for the UNIVAC 1106 digital computer has been prepared. Good agreement was achieved between the differential fast neutron spectra determined in this work and the computed flux determined independently using space-independent multigroup transport theory.
A method is described for measuring clinically relevant levels of glucose in a pH 7.4 phosphate buffer by nearinfrared (NIR) absorption spectroscopy. Three types of NIR spectrometer, dispersive type, photo-diode array (PDA) type, and fourier transform (FT) type spectrometer were used and the performance was compared. Spectra were collected with a cuvette cell or quartz liquid fiber of 1 mm or 2 mm optical pathlength as transmittance method. Glucose absorption band appeared at second overtone, first overtone, and combination region for all systems. By use of the multivariate technigue of partial least squares (PLS) regression, glucose concentrations can be determined with a 16, 44, and 9.1 mg/d l standard error of prediction for dispersive type, photo-diode array type, and fourier transform type system, respectively. Sensitivity of spectrometer was evaluated by absorbance for the difference of 10 mg/d l glucose. Three absorption bands, second overtone, first overtone, and combination region were suited to three types systems, dispersive type, photo-diode array type, and fourier transform type systems, respectively. This investigation showed that three types NIR spectrometer were proper method for identification and quantitative analysis of glucose and possible for noninvasive blood glucose monitoring.
After a disaster like the catastrophic earthquake, the government have to use rapid assessment of the condition (or damage) of bridges, buildings and other infrastructures is mandatory for rapid feedbacks, rescue and post-event management. Many domain schemes based on the measured vibration computations, including least squares estimation and neural fuzzy logic control, have been studied and found to be effective for online/offline monitoring of structural damage. Traditional strategies require all external stimulus data (input data) which have been measured available, but this may not be the generalized for all structures. In this article, a new method with unknown inputs (excitations) is provided to identify structural matrix such as stiffness, mass, damping and other nonlinear parts, unknown disturbances for example. An analytical solution is thus constructed and presented because the solution in the existing literature has not been available. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results of linear and nonlinear structures show that the proposed method is able to identify structural parameters and their changes due to damage and unknown excitations. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
Based on the Technology-Organization-Environment (TOE) model, this study proposed a research model that explains the continuance intention of users in the with Covid-19 era considering the technical, organizational, and environmental aspects of Remote Work Solution (RWS). To verify the research model and hypothesis, an online survey was conducted on domestic RWS users. Partial least squares (PLS) were utilized to analyze the collected 411 data. As a result of the analysis, it was found that functionality and security level had positive impacts on both productivity improvement and satisfaction. However, it was also confirmed that organizational readiness had a positive effect on productivity improvement but did not affect satisfaction. Furthermore, the results revealed that government support had a positive relationship with continuance intention, but the health concerns did not. Finally, the correlations between productivity improvement, satisfaction, and continuous intention were confirmed to be significant. Therefore, 9 out of a total of 11 hypotheses were supported.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.1
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pp.41-47
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2024
This paper utilizes computational asymptotic analysis to compute the boundary layer solution for composite beams and validates the findings through a comparison with ANSYS results. The boundary layer solution, presented as a sum of the interior solution and pure boundary layer effects, necessitates a mathematically rigorous formalization for both interior and boundary layer aspects. Computational asymptotic analysis emerges as a robust technique for addressing such problems. However, the challenge lies in connecting the boundary layer and interior solutions. In this study, we systematically separate the principles of virtual work and the principles of Saint-Venant to tackle internal and boundary layer issues. The boundary layer solution is articulated by calculating the Papkovich-Fadle eigenfunctions, representing them as linear combinations of real and imaginary vectors. To address warping functions in the interior solutions, we employed a least squares method. The computed solutions exhibit excellent agreement with 2D finite element analysis results, both quantitatively and qualitatively. This validates the effectiveness and accuracy of the proposed approach in capturing the behavior of composite beams.
An empirical formula for determining water content as functions of uranium concentration and nitric acid normalities in uranyl nitrate solutions has been derived from a least-squares analysis of experimental data, i.e., uranium concentration, nitric acid normalities and solution densities for a large number of UO$_2$(NO$_3$)$_2$ solutions. The formula derived is Q=1-0.3628C-0.0327H$^{+}$ where Q, C, and H$^{+}$ stand for water content (g/cc), uranium concentration (g/cc), ana nitric acid normality, respectively. Atom number densities and nuclear criticality for hypothetical uranyl nitrate solutions have been calculated by using the empirical formula, ana compared with the results obtained on the basis of uranium concentration, nitric acid normality, and solution density. The empirical formula derived in this study seems to be useful in uranium concentrations ranging from 0.295g/cc down to 0.004g/cc and nitric acid normality from 5.06 to 1.00..00.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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