In this paper some models for obtaining the distribution of a sojourn time in CDMA cellular systems are proposed. Knowledge on this is essential for reliable modeling of the soft handoff and for solving other related problems in the analysis of cellular system. The proposed model is based on random walk and can be adopted to different conditions. Analytical results can be obtained that lead to a quite complicated numerical scheme so simulation models are used for Monte Carlo experiments. Main assumptions include different kinds of mobile carriers (pedestrians and transport passengers) and round shape of a cell. The scheme for simulation experiments is presented along with the discussion of simulation results.
Kim, Sangroh;Jason W. Sohn;Cho, Byung-Chul;Suh, Tae-Suk;Choe, Bo-Yong;Lee, Hyoung-Koo
한국의학물리학회:학술대회논문집
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한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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pp.113-115
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2002
The Monte Carlo simulation method is a numerical solution to a problem that models objects interacting with other objects or their environment based upon simple object-object or object-environment relationships. In spite of its great accuracy, It was turned away because of long calculation time to simulate a model. But, it is used to simulate a linear accelerator frequently with the advance of computer technology. To simulate linear accelerator in Monte Carlo simulations, there are many parameters needed to input to Monte Carlo code. These data can be supported by a linear accelerator manufacturer. Although the model of a linear accelerator is the same, a different characteristic property can be found. Thus, we performed a commissioning process of 6MV photon beam in Varian 2300C/D model with BEAM/EGS4 Monte Carlo code. The head geometry data were put into BEAM/EGS4 data. The mean energy and energy spread of the electron beam incident on the target were varied to match Monte Carlo simulations to measurements. TLDs (thermoluminescent dosimeter) and radiochromic films were employed to measure the absorbed dose in a water phantom. Beam profile was obtained in 40cm${\times}$40cm field size and Depth dose was in 10cm${\times}$10cm. At first, we compared the depth dose between measurements and Monte Carlo simulations varying the mean energy of an incident electron beam. Then, we compared the beam profile with adjusting the beam radius of the incident electron beam in Monte Carlo simulation. The results were found that the optimal mean energy was 6MV and beam radius of 0.1mm was well matched to measurements.
At present Level 2 and importance sampling methods are the main tools used to estimate reliability of structural systems. But sometimes application of these techniques to realistic problems involves certain difficulties. In order to overcome the difficulties it is suggested to use Monte Carlo simulation in combination with two other techniques-extreme value and tail entropy approximations; an appropriate Pearson's curve is fit to represent simulation results. On the basis of this approach an algorithm and computer program for structural reliability estimation are developed. A number of specially chosen numerical examples are considered with the aim of checking the accuracy of the approach and comparing it with the Level 2 and importance sampling methods. The field of application of the approach is revealed.
본 논문에서는 기계적 결함에 따른 실제 진폭비와 명목상 진폭비의 차이를 정규분포를 갖는 랜덤변수로 모델링할 때, crosse-eye의 재밍 효과의 성능 분석을 다룬다. 수치 적분 기반 접근법을 사용하여 구한 mean square difference (MSD)를 제안한다. 수치 적분 기반 접근법을 사용하여 구한 MSD는 1차 테일러 근사 기반성능 분석 방법과 2차 테일러 근사 기반 해석적 성능 분석 방법을 이용하여 계산한 analytic 기반 MSD보다 근사하지 않은 Monte-Carlo 기반 Simulation MSD에 가깝다. 이는 수치 적분 기반 MSD가 정확성이 더 높은 것을 뜻한다. 계산비용이 큰 Monte-Carlo 기반 Simulation을 이용하지 않아도 수치적분을 통하여 MSD로 주어지는 진폭비 섭동이 성능 저하에 미치는 영향을 구할 수 있음을 보인다.
A Direct simulation Monte-Carlo (DSMC) code is developed, which employs the Monte-Carlo statistical sampling technique to investigate hypersonic rarefied gas flows accompanying chemical reactions. The DSMC method is a numerical simulation technique for analyzing the Boltzmann equation by modeling a real gas flow using a representative set of molecules. Due to the limitations in computational requirements. the present method is applied to a flow around a simple two-dimensional object in exit velocity of 7.6 km/sec at an altitude of 90 km. For the calculation of chemical reactions an air model with five species (O₂, N₂, O, N, NO) and 19 chemical reactions is employed. The simulated result showed various rarefaction effects in the hypersonic flow with chemical reactions.
Vibration of a non-linear system under random parametric excitations was evaluated by probabilistic methods. The non-linear characteristic terms of a system structure were quasi-linearized and excitation terms were remained as they were An analytical method where the square mean of error was minimized was used An alternative method was an energy method where the damping energy and restoring energy of the linearized system were equalized to those of the original non-linear system. The numerical results were compared with those obtained by Monte Carlo simulation. The comparison showed the results obtained by Monte Carlo simulation located between those by the analytical method and those by the energy method.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제4권2호
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pp.9-16
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2003
Piezoelectric materials are widely used to construct smart or adaptive structures. Although extensive efforts have been devoted to the analysis of piezoelectric materials in recent years, most researches have been conducted by assuming that the material properties are fixed and have no uncertainties. Intrinsically, material properties have a certain amount of scatter and such uncertainties can affect the performance of component. In this paper, the convex modeling is used to consider such uncertainties in calculating the crack extension force of piezoelectric material and the results are compared with the one obtained via the Monte Carlo simulation. Numerical results show that crack extension forces increase when uncertainties considered, which indicates that such uncertainties should not be ignored for reliable lifetime prediction. Also, the results obtained by the convex modeling and the Monte Carlo simulation show good agreement, which demonstrates the effectiveness of the convex modeling.
This paper presents a new approach for determining an accurate incentive levels of Direct Load Control (DLC) program using sequential Monte Carlo Simulation (MCS) techniques. The economic analysis of DLC resources needs to identify the hourly-by-hourly expected energy-not-served resulting from the random outage characteristics of generators as well as to reflect the availability and duration of DLC resources, which results the computational explosion. Therefore, the conventional methods are based on the scenario approaches to reduce the computation time as well as to avoid the complexity of economic studies. In this paper, we have developed a new technique based on the sequential MCS to evaluate the required expected load control amount in each hour and to decide the incentive level satisfying the economic constraints. In addition, the mathematical formulation for DLC programs' economic evaluations are developed. To show the efficiency and effectiveness of the suggested method, the numerical studies have been performed for the modified IEEE reliability test system.
Vibration of a non-linear system under random parametric excitations was evaluated by probablistic methods. The non-linear characteristic terms of a system were quasi-linearized and excitation terms were remained as they were given. An analytical method where the square mean of error was minimized was ysed. An alternative method was an energy method where the damping energy and rstoring energy of the linearized system were equalized to those of the original non-linear system. The numerical results were compared with those obtained by Monte Carlo simulation. The comparison showed the results obtained by Monte Carlo simulation located between those by the analytical method and those by the energy method.
Vibration of a non-linear system under random excitations was evaluated by probabilistic methods. The non-linear characteristic terms of a system structure were quasi-linearized and excitation terms were remained as they were. An analytical method where the square mean of error was minimized was used. An alternative method was an energy method where the damping energy and restoring energy of the linearized system were equalized to those of the original non-linear system. The numerical results were compared with those obtained by Monte Carlo simulation. The comparison showed the results obtained by Monte Carlo simulation located between those by the analytical method and those by the energy method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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