In two dimensional mechanical design analysis, quadrilateral element mesh is preferred because it provides more accurate result than triangular element mesh. However, automation of quadrilateral element mesh generation is much more complex because of its geometrical complexities. In this study, an automatic quadrilateral element mesh generation algorithm based on the boundary normal offsetting method and the boundary decomposition method is developed. In so doing, nodes are automatically placed using the boundary normal offsetting method and the decomposition method is applied to decompose the designed domain into a set of convex subdomains. The generated elements are improved by relocation of the existing nodes based on the four criteria - uniformity, aspect ratio, skewness and taper degree. The developed algorithm requires minimal user inputs such as boundary data and the distance between nodes.
This study was carried out to derive optimal design low flows bythe Weibull-3 and Wakeby distributions for the partial consecutive duration series at seven watersheds along Han. nagdong, Geum Yeongsan and Seomjin river systems. L-coefficient of variation L-skewness and L-kurtosis were calculated by the L-moment ratio respectively. Parameters were estimated by the method of L-Moments with consecutive duration. Design low flows obtained by method of L-Moments using with consecutive duration, Design low flows obtained by method of L-Moments using different methods for plotting positions formulas in the Weibull-3 and Wakeby distributions were compared by the Root Mean Square Errors(RMSE). It has shown that design low flows derived by the method of L-moments using Weivull plotting position formula in Wakeby distribution were much closer to those of the observed data in comparison with those obtained by the methods of L-moments with the different formulas for plotting positions in Weibull-3 distribution from the viewpoint of Root Mean Square Errors.
The moment equations of the concentration distribution for the multi-region model are derived using the method of moment. The method originally devised by Aris is to obtain the concentration moments satisfying a given PDE (Partial Differential Equation. The method of moment is used to obtain the first five moments (0th to 4to) that satisfy the model PDE. Each moment of the concentration distribution for the model equation is plotted for the dimensionless time and gave similar results except the skewness and the kurtosis. The results of the analysis show the physical meaning of each moment. The comparisons with the number of regions or the global interaction coefficient give a possibility to determine the parameters of the multi-region model with the analytical concepts.
We propose a 3rd order blind equalizer that incorporates a new transform method using either square root operation ($\sqrt{x]$) or reciprocal operation (1/x) in order to transform symmetric distribution of PAM signals at the transmitter, to asymmetric one. At the receiver, either the square operation or the reciprocal operation is needed to recover the asymmetrically transformed signals to the original ones after eualization. The reslts of the computer simulation, using the new method are better than the existing transform method using natural logarithm operation by the maximum of 8 dB in MSE. In addition, as the skewness of the asymmetrically transformed distribution has small values, the performances are improved.
This paper proposes a new heuristic method of constructing process capability indices (PCIs) for skewed populations. It is based on weighted standard deviation (WSD) method which decomposes the standard deviation of a quality characteristic into upper and lower deviations and adjusts the value of PCI using decomposed deviations in accordance with the skewness estimated from sample data. For symmetric populations, the proposed PCIs reduce to standard PCIs. Asymptotic distributions of the estimators of the PCIs are obtained. The performances of the proposed methods are compared with those of the standard and other methods. Numerical comparisons indicate that considerable improvements over existing methods can be achieved by the use of WSD method when the underlying distribution is skewed.
This article proposes a variable sampling interval (VSI) $\bar{X}$ control chart using weighted standard deviation (WSD) method for skewed populations. The WSD method decomposes the standard deviation of a quality characteristic into upper and lower deviations and adjusts control limits and warning limits of a control chart in accordance with the direction and degree of skewness. A control chart constant is derived for estimating the standard deviation of skewed distributions with the mean of sample standard deviations. The proposed chart is compared with the conventional VSI $\bar{X}$ control chart under some skewed distributions. Simulation study shows that the proposed WSD VSI chart can control the in-control average time to signal (ATS) as an adequate level better than the conventional VSI chart, and the proposed chart can detect a decrease in the process mean of a quality characteristic following a positively skewed distribution more quickly than the standard VSI chart.
Condition monitoring(CM) is a method based on Non-destructive test(NDT). Therefore, recently many kind of NDT were applied for CM. Acoustic emission(AE) is widely used for the early detection of faults in rotating machinery in these days also. Because its sensitivity is higher than normal accelerometers and it can detect low energy vibration signals. A machine tool consist of many parts such as the bearings, gears, process tools, shaft, hydro-system, and so on. Condition of Every part is connected with product quality finally. To increase the quality of products, condition monitoring of the components of machine tool is done completely. Therefore, in this paper, acoustic emission method is used to detect a machine fault seeded in a gearbox. The AE signals is saved, and power spectrums and feature values, peak value, mean value, RMS, skewness, kurtosis and shape factor, were determined through Matlab.
This paper, introduces a Stochastic Project Scheduling Simulation system (SPSS III) developed by the author to predict a project completion probability in a certain time. The system integrates deterministic CPM, probabilistic PERT, and stochastic Discrete Event Simulation (DES) scheduling methods into one system. It implements automated statistical analysis methods for computing the minimum number of simulation runs, the significance of the difference between independent simulations, and the confidence interval for the mean project duration as well as sensitivity analysis method in What-if analyzer component. The SPSS 111 gives the several benefits to researchers in that it (1) complements PERT and Monte Carlo simulation by using stochastic activity durations via a web based JAVA simulation over the Internet, (2) provides a way to model a project network having different probability distribution functions, (3) implements statistical analyses method which enable to produce a reliable prediction of the probability of completing a project in a specified time, and (4) allows researchers to compare the outcome of CPM, PERT and DES under different variability or skewness in the activity duration data.
This thesis is concerned with the development of useful engineering techniques to detect and analyze nonlinearities in mechanical systems. The methods developed are based on the concepts of higher order spectra, in particular the bispectrum. The study of higher order statistics has been dominated by work on the bispectrum. The bispectrum can be viewed as a decomposition of the third moment(skewness) of a signal over frequency and as such is blind to symmetric nonlinearities. Initially auto higher order spectra are studied in detail with particular attention being paid to normalization method. Traditional method based on the bicoherence are studied. Under certain conditions, notably narrow band signals, the above normalization method is shown to fail and so a new technique based on prewhitening the signal in the time domain is developed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.55-64
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2024
In this study, we consider the sample size determination problem for clustered count data with many zeros. In general, zero-inflated Poisson and binomial models are commonly used for zero-inflated data; however, in real data the assumptions that should be satisfied when using each model might be violated. We calculate the required sample size based on a discrete Weibull regression model that can handle both underdispersed and overdispersed data types. We use the Monte Carlo simulation to compute the required sample size. With our proposed method, a unified model with a low failure risk can be used to cope with the dispersed data type and handle data with many zeros, which appear in groups or clusters sharing a common variation source. A simulation study shows that our proposed method provides accurate results, revealing that the sample size is affected by the distribution skewness, covariance structure of covariates, and amount of zeros. We apply our method to the pancreas disorder length of the stay data collected from Western Australia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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