Narwariya, Manoj;Choudhury, Achintya;Sharma, Avadesh K.
Advances in Computational Design
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v.3
no.2
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pp.113-132
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2018
This paper presents the vibration and harmonic analysis of orthotropic laminated composite plate. The response of plate is determined using Finite Element Method. The eight noded shell 281 elements are used to analyze the orthotropic plates and results are obtained so that the right choice can be made in applications such as aircrafts, rockets, missiles, etc. to reduce the vibration amplitudes. Initially the model response for orthotropic plate and harmonic response for isotropic plate is verified with the available literature. The results are in good agreement with the available literature. Numerical results for the natural frequency and harmonic response amplitude are presented. Effects of boundary conditions, thickness to width ratio and number of layers on natural frequency and harmonic response of the orthographic plates are also investigated. The natural frequency, mode shape and harmonic analysis of laminated composite plate has been determined using finite element package ANSYS.
Purton, Leon;Kourousis, Kyriakos I.;Clothier, Reece;Massey, Kevin
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.15
no.1
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pp.54-62
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2014
The Air and Space Interoperability Council (ASIC) has adopted the European Defence Agency (EDA) process for inter-regulatory military airworthiness authority recognition. However, there are gaps in the application of this process to nations outside of the European Union. This paper proposes a model that can effectively map diverse technical airworthiness regulatory frameworks. This model, referred to as the Product-Behaviour-Process (PBP) Bow-Tie model, provides the systematic structure needed to represent and compare regulatory frameworks. The PBP Bow-Tie model identifies key points of difference that need to be addressed, during inter-agency recognition between the two regulatory authorities. With the intention to adopt global use of the EDA process, the proposed PBP Bow-Tie model can be used as a basis for the successful recognition of regulatory frameworks outside of the European Union. Iris plots produced from the implementation of this model are presented, and proposed as a suitable means of illustrating the outcome of an assessment, and of supporting the comparisons of results. A comparative analysis of the Australian Defence Force and New Zealand Defence Force airworthiness regulatory frameworks is used as a case study. The case study clearly illustrates the effectiveness of the model in discerning regulatory framework differences; moreover, it has offered an opportunity to explore the limitations of the Iris plot.
As a promising technique for dimension reduction in regression analysis, Sliced Inverse Regression (SIR) and an associated chi-square test for dimensionality were introduced by Li (1991). However, Li's test needs assumption of Normality for predictors and found to be heavily dependent on the number of slices. We will provide a unified asymptotic test for determining the dimensionality of the SIR model which is based on the probabilistic principal component analysis and free of normality assumption on predictors. Illustrative results with simulated and real examples will also be provided.
In this paper, we propose a new speech separation algorithm to extract and enhance the target speech signals from mixed speech signals by utilizing both magnitude and phase information. Since the previous statistical modeling algorithms assume that the log power spectrum values of the mixed speech signals are independent in the temporal and frequency domain, discontinuities occur in the resultant separated speech signals. To reduce the discontinuities, we apply a smoothing filter in the time-frequency domain. To further improve speech separation performance, we propose a statistical model based on both magnitude and phase information of speech signals. Experimental results show that the proposed algorithm improve signal-to-interference ratio (SIR) by 1.5 dB compared with the previous magnitude-only algorithms.
Background: The survival of non-small cell lung cancer (NSCLC) patients with brain metastases is reported to be 3~6 months even with aggressive treatment. Some patients have very short survival after aggressive treatment and reliable prognostic scoring systems for patients with cancer have a strong correlation with outcome, often supporting decision making and treatment recommendations. Methods: A total of one hundred twenty two NSCLC patients with brain metastases who received gamma knife radiosurgery (GKRS) were analyzed. Survival analysis was calculated in all patients for thirteen available prognostic factors and four prognostic scoring systems: score index for radiosurgery (SIR), recursive partitioning analysis (RPA), graded prognostic assessment (GPA), and basic score for brain metastases (BSBM). Results: Age, Karnofsky performance status, largest brain lesion volume, systemic chemotherapy, primary tumor control, and medication of epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitor were statistically independent prognostic factors for survival. A multivariate model of SIR and RPA identified significant differences between each group of scores. We found that three-tiered indices such as SIR and RPA are more useful than four-tiered scoring systems (GPA and BSBM). Conclusion: There is little value of RPA class III (most unfavorable group) for the same results of 6-month and 1-year survival rate. Thus, SIR is the most useful index to sort out patients with poorer prognosis. Further prospective trials should be performed to develop a new molecular- and gene-based prognostic index model.
The late 18C Malthus studied population growth for the first time, Verhulst the logistic model in 19C and, after that, the study of the predation competition between two species resulted in the appearance of Lotka-Volterra model and modified model supported by Gause's experiment with bacteria. Instable coexistence equilibrium being found, Solomon and Holling proposed functional and numerical response considering limited abilities of predator on prey, which applied to Lotka Volterra model. Nicholson and Baily, considering the predation between host and parasitoid in discrete time, made a model. In 20C there were developed various models of disease dynamics with the help of mathematics and real data and named SIS, SIR or SEIR on the basis of dynamical phenomena.
An autoregressive model with normal errors is a natural model that attempts to fit time series data. More flexible models that include normal distribution as a special case are necessary because they can cover normality to non-normality models. The skewed exponential power distribution is a possible candidate for autoregressive models errors that may have tails lighter(platykurtic) or heavier(leptokurtic) than normal and skewness; in addition, the use of skewed exponential power distribution can reduce the influence of outliers and consequently increases the robustness of the analysis. We use SIR algorithm and grid method for an efficient Bayesian estimation.
The purposes of this study are to assess pig farmers' preference for highly pathogenic porcine reproductive and respiratory syndrome (PRRS) vaccine, and estimate the cost and benefit of PRRS vaccination in Vietnam. This study employed an integrated epidemiological and economic analysis which combined susceptible-infectious-recovered (SIR) model, choice experiment (CE) and cost-benefit analysis (CBA) together. The result of SIR model showed the basic reproduction number ($R_0$) of PRRS transmission in this study is 1.3, consequently, the optimal vaccination percentage is 26%. The results of CE in this study indicate that Vietnam pig farmers are showing a high preference for the PRRS vaccine. However, their mean willingness to pay is lower than the potential cost of PRRS vaccine. It can be considered to be one of the reasons that the PRRS vaccination ratio is still low in Vietnam. The results of CBA specified from the whole society's point of view (Social perspective), the benefits of PRRS vaccination are 2.3 to 4.5 times larger than the costs. To support policy making for increasing the PRRS vaccination proportion, this study indicates two ways to increase the vaccination proportion: i) decrease vaccine price by providing a subsidy, ii) provide compensation of culling only for PRRS vaccinated pigs.
This paper predicts the flexural behaviour of reinforced concrete (RC) beams strengthened with a precast strip of ultra-high performance fiber-reinforced concrete (UHPFRC). In the first phase, ultimate load capacity of preloaded and strengthened RC beams by UHPFRC was predicted by using various analytical models available in the literature. RC beams were preloaded under static loading approximately to 70%, 80% and 90% of ultimate load of control beams. The models such as modified Kaar and sectional analysis predicted the ultimate load in close agreement to the corresponding experimental observations. In the second phase, the famous fatigue life models such as Papakonstantinou model and Ferrier model were employed to predict the number of cycles to failure and the corresponding deflection. The models were used to predict the life of the (i) strengthened RC beams after subjecting them to different pre-loadings (70%, 80% and 90% of ultimate load) under static loading and (ii) strengthened RC beams after subjecting them to different preloading cycles under fatigue loading. In both the cases precast UHPFRC strip of 10 mm thickness is attached on the tension face. It is found that both the models predicted the number of cycles to failure and the corresponding deflection very close to the experimental values. It can be concluded that the models are found to be robust and reliable for cement based strengthening systems also. Further, the Wang model which is based on Palmgren-Miner's rule is employed to predict the no. of cycles to failure and it is found that the predicted values are in very good agreement with the corresponding experimental observations.
Microblogging services (such as Twitter) are the representative information communication networks during the Web 2.0 era, which have gained remarkable popularity. Weibo has become a popular platform for information dissemination in online social networks due to its large number of users. In this study, a microblog information dissemination model is presented. Related concepts are introduced and analyzed based on the dynamic model of infectious disease, and new influencing factors are proposed to improve the susceptible-infective-removal (SIR) information dissemination model. Correlation analysis is conducted on the existing information dissemination risk and the rumor dissemination model of microblog. In this study, web hyper is used to model rumor dissemination. Finally, the experimental results illustrate the effectiveness of the method in reducing the rumor dissemination of microblogs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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