The pressure drop and heat transfer coefficient were measured at room temperature in CFB heat exchanger with multiple vertical tubes. Also the circulation rate of solid particles was measured. The theoretical model for predicting heat transfer coefficient using the solid flowrate was developed in this study. The model predictions were compared with the measured heat transfer coefficient to show relatively good agreement.
Many Papers of Customer Satisfaction are issued. Kano who have proposed 'Quality Dualism' for grasping of Customers' potential needs and Timko who have proposed 'Customer Satisfaction Coefficient' that made up for the weak points of Kano's model. The Measure of Timko which have weak points as well that does not consider the indifferent quality of the Kano's model. In this paper, we propose 'Total Customer Satisfaction Coefficient' that made up for the weak points of Timko's Customer Satisfaction Coefficient also Kano's Quality Dualism. And we have applied suggested method to department store.
This paper presents the aerodynamic coefficient modeling with a new model structure explored by Least Squares using Modulating Function Technique (LS/MFT) for an F-16XL airplane using wind tunnel data supplied by NASA/LRC. A new model structure for aerodynamic coefficient was proposed, one that considered all possible combination terms of angle of attack ${\alpha}$(t) and ${\alpha}$(t) given number of harmonics K, and was compared with Pearson's model, which has the same number of parameters as the new model. Our new model harmonic results show better agreement with the physical data than Pearson's model. The number of harmonics in the model was extended to 6 and its parameters were estimated by LS/MFT. The model output of lift coefficient with K=6 correspond reasonably well with the physical data. In particular, the estimation performances of four aerodynamic coefficients were greatly improved at high frequency by considering all harmonics included in the input${\alpha}$(t), and by using the new model. In addition, the importance of each parameter in the model was analyzed by parameter reduction errors. Moreover, the estimation of three parameters, i.e., amplitude, phase and frequency, for a pure sinusoid and a finite sum of sinusoids- using LS/MFT is investigated.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.95-104
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2020
In financial economics studies, the autoregressive model has been a workhorse for a long time. However, the model has a fixed value on every parameter and requires the stationarity assumptions. Time-varying coefficient autoregressive model that we use in this paper offers some desirable benefits over the traditional model such as the parameters are allowed to be varied over-time and can be applies to non-stationary financial data. This paper provides the Monte Carlo simulation studies which show that the model can capture the dynamic movement of parameters very well, even though, there are some sudden changes or jumps. For the daily data from January 1, 2015 to February 12, 2020, our paper provides the empirical studies that Thailand, Taiwan and Tokyo Stock market Index can be explained very well by the time-varying coefficient autoregressive model with lag order one while South Korea's stock index can be explained by the model with lag order three. We show that the model can unveil the non-linear shape of the estimated mean. We employ GJR-GARCH in the condition variance equation and found the evidences that the negative shocks have more impact on market's volatility than the positive shock in the case of South Korea and Tokyo.
For highly reliable products, it is difficult to assess the lifetime of the products with traditional life tests. Accordingly, a recent approach is to observe the performance degradation of product during the test rather than regular failure time. This study compares performances of three methods(i.e. the approximation, analytical and numerical methods) to estimate the parameters and quantiles of the lifetime when the time-to-failure distribution follows Weibull and lognormal distributions under a random coefficient degradation rate model. Numerical experiments are also conducted to investigate the effects of model error such as measurements in a random coefficient model.
Partial rotor rub occurs when an obstacle on the stator of a rotating machinery disturbs the free whirling motion of a rotor, which is more common than full annular rub for the cases of rubbing in rotating machinery. The nonlinearity due to the intermittent contacts and friction during partial rotor rub makes the phenomenon complex. The several nonlinear phenomena of superharmonics, subharmonics, and jump phenomenon are demonstrated for the partial rub using an experimental apparatus in this study. A piecewise-linear model and a rebound model using the coefficient of restitution are investigated on the basis of experimental observations in order to adopt as an analytical model of the contact between the rotor and stator during whirling motion. The contact stiffness, coefficient of restitution, and friction coefficient for the contact during partial rub are calculated from the comparison between the numerical simulation and the experimental results. Also, the numerical simulations for the model of partial rub are done for the various system parameters of clearance, contact stiffness, and friction coefficient in order to find the nonlinear behavior of partial rotor rub.
The cavitation-induced fluctuating pressure of the container ship named "Sydney Express" is measured in Samsung Large Cavitation Tunnel(SCAT). In the measurements, a complete ship model is employed. The effects of thrust coefficient and cavitation number on cavity pattern and cavitation-induced fluctuating pressure were investigated experimentally. It is demonstrated that the fluctuating pressure coefficient is very sensitive to the cavitation number. The results of cavitation and pressure fluctuations are compared with those of ITTC and HSVA, which shows fairly good agreement. It is exhibited that the removal of rudder can significantly change the loading condition of a propeller, and can reduce the fluctuating pressure coefficient almost by half.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권1호
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pp.69-78
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2019
A structured model with both single-index and varying coefficients is a powerful tool in modeling high dimensional data. It has been widely used because the single-index can overcome the curse of dimensionality and varying coefficients can allow nonlinear interaction effects in the model. For high dimensional index vectors, variable selection becomes an important question in the model building process. In this paper, we propose an efficient estimation and a variable selection method based on a smoothing spline approach in a partially linear single-index-coefficient regression model. We also propose an efficient algorithm for simultaneously estimating the coefficient functions in a data-adaptive lower-dimensional approximation space and selecting significant variables in the index with the adaptive LASSO penalty. The empirical performance of the proposed method is illustrated with simulated and real data examples.
ACI life-365 기준확산계수 모델은 NT build 443 방법에 의한 시험 결과들로부터 만들어졌다. 이 방법은 침지기간 동안의 시간평균 확산계수를 구하는 방법이므로 ACI에서는 침지기간 동안의 시간평균 확산계수를 기준확산계수로 정의한 것이다. ACI 모델에서는 재령에 따른 감소효과를 지수함수 형태로 표현하고 있으므로 이를 고려한 ACI 기준확산계수 모델의 수정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 염소이온 노출개시기를 고려한 확산방정식의 해석해를 유도하고, 이를 사용하여 NT build 443 방법의 시간평균 확산계수를 기준재령의 확산계수로 변환하였다. 연구결과 life-365 기준확산계수 모델은 기존 값 보다 10% 정도 증가되고 수정되어야 함을 밝혔으며, 이에 따라 NT build 443 방법과 NT build 492 방법의 기존관계를 수정하여 내구수명 평가에 이용할 수 있도록 하였다. JCI 확산계수모델과 ACI 확산계수모델의 직접적인 비교를 위하여 JCI 확산계수모델에 대응하는 기준확산계수를 유도하였으며, 이를 통해 JCI 모델보다 ACI 모델이 더 보수적인 결과를 나타내는 것을 확인하였다.
In this study, rainfall adjust and forecasting using artificial neural network(ANN) which includes a correlation coefficient is application in Seoul region. It analyzed one-hour rainfall data which has been reported in 25 region in seoul during from 2000 to 2006 at rainfall observatory by AWS. The ANN learning algorithm apply for input data that each region using cross-correlation will use the highest correlation coefficient region. In addition, rainfall adjust analyzed the minimum error based on correlation coefficient and determination coefficient related to the input region. ANN model used back-propagation algorithm for learning algorithm. In case of the back-propagation algorithm, many attempts and efforts are required to find the optimum neural network structure as applied model. This is calculated similar to the observed rainfall that the correlation coefficient was 0.98 in missing rainfall adjust at 10 region. As a result, ANN model has been for suitable for rainfall adjust. It is considered that the result will be more accurate when it includes climate data affecting rainfall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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