Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.1
no.1
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pp.131-139
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1993
Low cycle fatigue characteristics of cast aluminum alloy A356 with a yield strength and ultimate strength of 229 and 283 MPa respectively was evaluated using smooth axial specimen under strain controlled condition. Reversals to failure ranged from 16 to 107. The cast aluminum alloy exhibited cyclically strain-gardening behavior. The results of low cycle fatigue tests indicated that the conventional low cycle fatigue tests indicated that the conventional low cycle fatigue life model was not a satisfactory representation of the data. This occurred because the elastic strain-life curve was not-log-log linear and this phenomena caused a nonconservative and unsafe fatigue life prediction at both extremes of long and short lives. A linear log-log total strain-life model and a bilinear log-log elastic strain-life model were proposed in order to improve the representation of data compared to the conventional low cycle fatigue life model. Both proposed fatigue life models were statistically analyzed using F tests and successfully satisfied. However, the low cycle fatigue life model generated by the bilinear log-log elastic strain-life equation yielded a discontinuous curve with nonconservatism in the region of discontinuity. Among the models examined, the linear log-log total strain-life model provided the best representation of the low cycle fatigue data. Low cycle fatigue life prediction method based on the local strain approach could conveniently incorporated both proposed fatigue life models.
This paper suggests optimal accelerated constant stress life tests in Exponential distribution. The relationship between the log-mean life and the loaded stress is assumed to be linear. Optimal plans considering mean square errors of maximum likelihood estimators of the log mean life and test costs are obtained. We consider accelerated life tests with two stress levels, and as data types, failure censoring( type II) and time censoring(type I) data are used. We propose the procedure to obtain the optimal plans for each case. Some examples are also included.
Several statistical methods are introduced 1=o analyze the accelerated failure time data. Most frequently used method is the log-linear approach with parametric assumption. Since the accelerated failure time experiments are exposed to many environmental restrictions, parametric log-linear relationship might not be working properly to analyze the resulting data. The models proposed by Buckley and James(1979) and Stute(1993) could be useful in the situation where parametric log-linear method could not be applicable. Those methods are introduced in accelerated experimental situation under the thermal acceleration and discussed through an illustrated example.
The researches on the system that automatically records and retrieves one's everyday life is relatively actively worked recently. These systems, called personal memex or life log, usually entail dedicated devices such as SenseCam in MyLifeBits project. This research paid attention to the digital devices such as mobile phones, credit cards, and digital camera that people use everyday. The system enables a person to store everyday life systematically that are saved in the devices or the deviced-related web pages (e.g., phone records in the cellular phone company) and to refer this quickly later. The data collection agent in the proposed system, called MyMemex, collects the personal life log "web data" using the web services that the web sites provide and stores the web data into the server. The "file data" stored in the off-line digital devices are also loaded into the server. Each of the file data or web data is viewed as a memex event that can be described by 4W1H form. The different types of data in different services are transformed into the memex event data in 4W1H form. The memex event ontology is used in this transform. Users can sign in to the web server of this service to view their life logs in the chronological manner. Users can also search the life logs using keywords. Moreover, the life logs can be viewed as a diary or story style by converting the memex events to sentences. The related memex events are grouped to be displayed as an "episode" by a heuristic identification method. A result with high accuracy has been obtained by the experiment for the episode identification using the real life log data of one of the authors.
The log data collected on a mobile device contain diverse and continuous information about the user. From the log data, the location, pictures, running functions and services of the user can be obtained. It has interested in the research inferring the contexts and understanding the everyday-life of mobile users. In this paper, we have studied the methods for real-time collection of log data from mobile devices, analysis of the data, map based visualization and effective management of the personal everyday-life information. We have developed an application for sharing the contexts. The proposed application infers the personal contexts with Bayesian network probabilistic model. In the experiments, we confirm that the usability of visualization and information sharing functions based on the real world log data.
Recently, mobile life-log data are collected by mobile devices and used to recode one's life. In order to help a user search data, a mobile life-log semantic network is introduced for storing logs and retrieving associative information. However, associative search systems on common semantic networks in previous studies provide for a user with only found data as text to users. This paper proposes an associative search system for mobile life-log semantic network that supports selection and keyword associative search of which a process and result are a visualized graph representing associative data and their relationships when a user inputs a keyword for search. In addition, by using semantic abstraction, the system improves user's understanding of search result and simplifies the resulting graph. The system's usability was tested by an experiment comparing the system and a text-based search system.
Creep tests for Titan were carned out using constant-load at $600^{\circ}C$, $650^{\circ}C$ and $700^{\circ}C$. Material constants necessary to predict creep life were acquired from the experimental creep data. And the applicability of Monkman-Grant(M-G) and modified M-G relationships was discussed. It was discovered the log-log plot of M-G relationships between the rupure time(tr) and he minimum creep rate(${\varepsilon}_m$) was conditional on test temperatures. The slop of m was 2.75 at $600^{\circ}C$ and m was 1.92 at $700^{\circ}C$. However; the log-log plot of modified M-G relationships between $t_r/\varepsilon_r$ and $\varepsilon_m$ was indpendent on stresses and temperatures. That is the slop of m' was almost 3.90 in all the data. Thus, change M-G relationships to creep life prediction could be vtilized more reasonably than that of M-G relationships for type Titan. It was divided that the constant slopes never theless of temperatures of practical stresses in the modified relationship were due to an intergranular break grown by wedge-type cauities.
Cruz, Jose N. da;Ortega, Edwin M.M.;Cordeiro, Gauss M.;Suzuki, Adriano K.;Mialhe, Fabio L.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.3
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pp.271-290
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2017
We study a bivariate response regression model with arbitrary marginal distributions and joint distributions using Frank and Clayton's families of copulas. The proposed model is used for fitting dependent bivariate data with explanatory variables using the log-odd log-logistic Weibull distribution. We consider likelihood inferential procedures based on constrained parameters. For different parameter settings and sample sizes, various simulation studies are performed and compared to the performance of the bivariate odd-log-logistic-Weibull regression model. Sensitivity analysis methods (such as local and total influence) are investigated under three perturbation schemes. The methodology is illustrated in a study to assess changes on schoolchildren's oral health-related quality of life (OHRQoL) in a follow-up exam after three years and to evaluate the impact of caries incidence on the OHRQoL of adolescents.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.27-39
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2018
Since the global positioning system (GPS) has been included in mobile devices (e.g., for car navigation, in smartphones, and in smart watches), the impact of personal GPS log data on daily life has been unprecedented. For example, such log data have been used to solve public problems, such as mass transit traffic patterns, finding optimum travelers' routes, and determining prospective business zones. However, a real-time analysis technique for GPS log data has been unattainable due to theoretical limitations. We introduced a machine learning model in order to resolve the limitation. In this paper presents a new, three-stage real-time prediction model for a person's daily route activity. In the first stage, a machine learning-based clustering algorithm is adopted for place detection. The training data set was a personal GPS tracking history. In the second stage, prediction of a new person's transient mode is studied. In the third stage, to represent the person's activity on those daily routes, inference rules are applied.
Ramdial, Hema;Abreu, Kathryn De;Rampersad, Sephra N.
The Plant Pathology Journal
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v.33
no.2
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pp.118-124
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2017
Bell pepper is an economically important crop worldwide; however, production is restricted by a number of fungal diseases that cause significant yield loss. Chemical control is the most common approach adopted by growers to manage a number of these diseases. Monitoring for the development to resistance to fungicides in pathogenic fungal populations is central to devising integrated pest management strategies. Two fungal species, Fusarium incarnatum-equiseti species complex (FIESC) and Colletotrichum truncatum are important pathogens of bell pepper in Trinidad. This study was carried out to determine the sensitivity of 71 isolates belonging to these two fungal species to fungicides with different modes of action based on in vitro bioassays. There was no significant difference in log effective concentration required to achieve 50% colony growth inhibition ($LogEC_{50}$) values when field location and fungicide were considered for each species separately based on ANOVA analyses. However, the $LogEC_{50}$ value for the Aranguez-Antracol locationfungicide combination was almost twice the value for the Maloney/Macoya-Antracol location-fungicide combination regardless of fungal species. $LogEC_{50}$ values for Benomyl fungicide was also higher for C. truncatum isolates than for FIESC isolates and for any other fungicide. Cropping practices in these locations may explain the fungicide sensitivity data obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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