Liu, Peng;Xu, Gaochao;Yang, Kun;Wang, Kezhi;Li, Yang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5614-5633
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2018
Mobile Edge Computing (MEC) and Wireless Power Transfer (WPT) are both recognized as promising techniques, one is for solving the resource insufficient of mobile devices and the other is for powering the mobile device. Naturally, by integrating the two techniques, task will be capable of being executed by the harvested energy which makes it possible that less intrinsic energy consumption for task execution. However, this innovative integration is facing several challenges inevitably. In this paper, we aim at prolonging the battery life of mobile device for which we need to maximize the harvested energy and minimize the consumed energy simultaneously, which is formulated as residual energy maximization (REM) problem where the offloading ratio, energy harvesting time, CPU frequency and transmission power of mobile device are all considered as key factors. To this end, we jointly optimize the offloading ratio, energy harvesting time, CPU frequency and transmission power of mobile device to solve the REM problem. Furthermore, we propose an efficient convex optimization and sequential unconstrained minimization technique based combining method to solve the formulated multi-constrained nonlinear optimization problem. The result shows that our joint optimization outperforms the single optimization on REM problem. Besides, the proposed algorithm is more efficiency.
International Journal of Reliability and Applications
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제1권1호
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pp.39-47
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2000
In a resent paper, Na and Kim(2000) develop a family of test statistics for testing whether or not the mean residual life changes its trend based on complete data and show that the new tests perform better than previously known tests. In this paper, we extend their tests to the randomly censored data. The asymptotic normality of the test statistics is established. Monte Carlo simulations are conducted to compare our tests with a previously known test by the power of tests.
International Journal of Reliability and Applications
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제16권2호
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pp.123-133
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2015
In this paper, the problem of testing exponentiality against net decreasing variance residual lifetime (NDVRL) classes of life distributions is investigated. For this property a nonparametric test is presented based on kernel method. The test is presented for complete and right censored data. Furthermore, Pitman's asymptotic relative efficiency (PARE) is discussed to assess the performance of the test with respect to other tests. Selected critical values are tabulated. Some numerical simulations on the power estimates are presented for proposed test. Finally, numerical examples are presented for the purpose of illustrating our test.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1497-1501
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2013
Cumulative residual Kullback-Leibler (CRKL) information is well defined on the empirical distribution function (EDF) and allows us to construct a EDF-based goodness of t test statistic. However, we need to consider a scaled CRKL because CRKL is not scale invariant. In this paper, we consider several criterions for estimating the scale parameter in the scale CRKL and compare the performances of the estimated CRKL in terms of both power and unbiasedness.
The most important mode of subcritical crack growth is primary water stress corrosion crack, which was the reported mechanism from the root cause analysis of the crack in the bimetallic welds. Stress corrosion crack growth evaluations was carried out for several flaw shapes of both axial and circumferential flaws, using the steady-state stresses including residual stresses. This evaluation considered the possibility of additional flaws in the primary loops of nuclear power plant, even though no such flaws have been identified by Ultrasonic Test. Consequently, Results show that the predicted flaw sizes will determine acceptability for continued service and maintenance.
A wireless power transfer technique can solve the power capacity problem in wireless rechargeable sensor networks (WRSNs). The charging strategy is a wide-spread research problem. In this paper, we propose a demand-based charging strategy (DBCS) for WRSNs. We improved the charging programming in four ways: clustering method, selecting to-be-charged nodes, charging path, and charging schedule. First, we proposed a multipoint improved K-means (MIKmeans) clustering algorithm to balance the energy consumption, which can group nodes based on location, residual energy, and historical contribution. Second, the dynamic selection algorithm for charging nodes (DSACN) was proposed to select on-demand charging nodes. Third, we designed simulated annealing based on performance and efficiency (SABPE) to optimize the charging path for a mobile charging vehicle (MCV) and reduce the charging time. Last, we proposed the DBCS to enhance the efficiency of the MCV. Simulations reveal that the strategy can achieve better performance in terms of reducing the charging path, thus increasing communication effectiveness and residual energy utility.
As increasing global interest in renewable energy due to the ongoing climate crisis, there is a growing need for efficient technologies to manage such resources. This study focuses on the predictive skill of daily solar power generation using weather observation and forecast data. Meteorological data from the Korea Meteorological Administration and solar power generation data from the Korea Power Exchange were utilized for the period from January 2017 to May 2023, considering both inland (Daejeon) and coastal (Busan) regions. Temperature, wind speed, relative humidity, and precipitation were selected as relevant meteorological variables for solar power prediction. All data was preprocessed by removing their systematic components to use only their residuals and the residual of solar data were further processed with weighted adjustments for homoscedasticity. Four models, MLR (Multiple Linear Regression), RF (Random Forest), DNN (Deep Neural Network), and RNN (Recurrent Neural Network), were employed for solar power prediction and their performances were evaluated based on predicted values utilizing observed meteorological data (used as a reference), 1-day-ahead forecast data (referred to as fore1), and 2-day-ahead forecast data (fore2). DNN-based prediction model exhibits superior performance in both regions, with RNN performing the least effectively. However, MLR and RF demonstrate competitive performance comparable to DNN. The disparities in the performance of the four different models are less pronounced than anticipated, underscoring the pivotal role of fitting models using residuals. This emphasizes that the utilized preprocessing approach, specifically leveraging residuals, is poised to play a crucial role in the future of solar power generation forecasting.
교정적인 치아이동에 필요한 힘들은 orthodontic wire나 여러 가지 elastic rubber등으로 얻을 수 있다. 이중 교정용 elastic rubber는 환경 변화, 시간 경과, 신장(stretch) 정도에 따라 영구 변형과 힘의 소실(force decay)이 다양하게 나타나므로 적용된 힘을 예측하기 힘든 단점이 있다. 본 연구에서는 임상에서 널리 사용되는 3가지 종류 (Ormco : Generation II Power Chains ; brand A, RMO : Energy-Chain ; brand B, Unitek : AlastiK ; brand C)의 교정용 합성고무탄성재를 실험 환경, 초기 힘의 크기, 고무탄성재의 형태 그리고 신장속도를 달리한 뒤 시간에 따른 잔존 힘의 변화를 비교하였으며, 종류에 따른 특징적인 물리적 성질에 대하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 세 종류 모두에서 상온의 공기에 보관된 경우 잔존 힘의 비율이 가장 컸으며 물과 타액 간에는 차이가 없었다. 2. 세 종류 모두에서 24시간 이후로는 초기 힘의 크기에 따른 잔존 힘의 비율에 차이가 없었다. 3. A, B는 filament 유무에 따른 잔존 힘의 비율에 차이가 없었으나 C에서는 filament가 있는 경우 힘의 소실이 더 많았다. 4. 신장속도를 달리하여도 잔존 힘의 비율에는 큰 차이가 없었다. 5. B는 각각의 실험조건에서 A, C보다 상대적으로 잔존 힘의 비율이 높았다.
본 논문에서는 원자력발전소 1차 계통의 스테인리스강 저합금강 이종금속용접부 및 스테인리스강 동종용접부의 잔류응력을 평가하고 스테인리스강 용접부의 응력부식균열 민감성에 대해 고찰하였다. 노즐 안전단의 이종금속용접부 및 안전단 배관의 동종용접부 제작 및 소재가공에 의행 생성되는 잔류응력을 예측하기 위해 열 탄소성 유한요소법 수치해석을 수행하였으며, 용접공정과 함께 표면의 잔류응력에 기여하는 절삭 및 연삭가공과 소재의 담금질 공정을 열 탄소성적으로 모사하였다. 전산해석 결과, 스테인리스주강의 담금질 잔류응력은 무시할 수 없는 상당한 크기이므로 배관 용접잔류응력 평가 시 소재의 담금질 효과를 고려해야 할 것으로 판단된다. 이종금속 용접과 동종금속 용접공정이 보수용접 없이 정상적인 절차(내면에서 외면으로 적층)로 완성된다면, 냉각재 환경에 노출되는 용접부 내면의 잔류응력은 재료의 응력부식균열 민감성에 영향을 주지 않을 것으로 판단된다. 한편, 안전단 배관 동종용접부의 연삭가공에 의해 내면의 잔류응력이 크게 상승하는 것으로 예측되었으므로, 내면의 연삭가공 이후 표면잔류응력 완화처리(예, 버핑)가 필요하다.
가압경수로의 많은 관통관 중에서 니켈 기저 합금인 Inconel alloy 600 계열의 이종금속용접부는 일차수응력부식균열에 민감하며, 이를 평가하기 위하여 용접부에 작용하는 잔류응력분포를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 유한요소해석을 이용하여 노즐 맞대기 이종금속용접부에 작용하는 일반적인 잔류응력분포를 예측하였다. 이를 위해 노즐 맞대기 이종금속용접부의 형상을 단순화하여 특정한 형상 변수에 따른 용접부 잔류응력분포를 확인하였으며, 이를 토대로 기존 문헌에 제시된 오스테나이트계 배관 맞대기 용접부 잔류응력 분포식을 수정하여 가압경수로 노즐 맞대기 이종금속용접부에 작용하는 일반적인 잔류응력분포 예측식을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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