Local linear smoothing enjoys several excellent theoretical and numerical properties, an in a range of applications is the method most frequently chosen for fitting curves to noisy data. Nevertheless, it suffers numerical problems in places where the distribution of design points(often called predictors, or explanatory variables) is spares. In the case of univariate design, several remedies have been proposed for overcoming this problem, of which one involves adding additional ″pseudo″ design points in places where the orignal design points were too widely separated. This approach is particularly well suited to treating sparse bivariate design problem, and in fact attractive, elegant geometric analogues of unvariate imputation and interpolation rules are appropriate for that case. In the present paper we introduce and develop pseudo dta rules for bivariate design, and apply them to real data.
We consider the experimental design problem of selecting values of design variables x for observation of a response y that depends on x and on model parameters $\theta$. The form of the dependence may be quite general, including all linear and nonlinear modeling situations. The goal of the design selection is to efficiently estimate functions of $\theta$. Three new criteria for selecting design points x are presented. The criteria generalized the usual Bayesian optimal design criteria to situations n which the prior distribution for $\theta$ amy be uncertain. We assume that there are several possible prior distributions,. The new criteria are applied to the nonlinear problem of designing to estimate the turning point of a quadratic equation. We give both analytic and computational results illustrating the robustness of the optimal designs based on the new criteria.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.10
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pp.939-944
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2004
The numerical methods including the performance analysis and the noise prediction of the centrifugal compressor impeller are coupled with the optimization design skill, which consists of response surface method, statistical approach, and genetic algorithm. The flow-field Inside of a centrifugal compressor is obtained numerically by solving Wavier-Stokes equations. and then the propagating noise is estimated from the distributed surface pressure by using Ffowcs Williams-Hawkings formulation. The quadratic response surface model with D-optimal 3-level factorial experimental design points is constructed to optimize the impeller geometry for the advanced centrifugal compressor. The statistical analysis shows that the quadratic model exhibits a reasonable fitting quality resulting in the impeller blade design with high performance and low far-field noise level. The influences of selected design variables, objective functions, and constraints on the impeller performance and the impeller noise are also examined as a result of the optimization process.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1997.10a
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pp.385-390
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1997
In recent years there has been an increasing emphasis on shortening design cycles for bringing products to market. This requires the development of computer aided engineering tools which allow analysts to quickly evaluate the effect of design changes on noise, vibration, and harshness. Statistical Energy Analysis (SEA) modeling is a valuable tool for predicting noise and vibration as SEA models are inherently simpler and more robust than deterministic models. SEA modeling can be combined with design sensitivity analysis (DSA) to identify design changes which give the largest performance benefit. This paper describes SEA modeling of an equipment cab. SEA predictions are compared to test data, showing good agreement. The use of design sensitivity analysis in improving cab design is then demonstrated.
The concept of performance based seismic design has been gradually accepted by the earthquake engineering profession recently, in which the cost-effectiveness criterion is one of the most important principles and more attention is paid to the structural performance at the inelastic stage. Since there are many uncertainties in seismic design, reliability analysis is a major task in performance based seismic design. However, structural reliability analysis may be very costly and time consuming because the limit state function is usually a highly nonlinear implicit function with respect to the basic design variables, especially for the complex large-scale structures for dynamic and nonlinear analysis. Understanding statistical properties of the structural inelastic deformation, which is the aim of the present paper, is helpful to develop an efficient approximate approach of reliability analysis. The present paper studies the statistical properties of the maximum elastoplastic story drift of steel frames subjected to earthquake load. The randomness of earthquake load, dead load, live load, steel elastic modulus, yield strength and structural member dimensions are considered. Possible probability distributions for the maximum story are evaluated using K-S test. The results show that the choice of the probability distribution for the maximum elastoplastic story drift of steel frames is related to the mean value of the maximum elastoplastic story drift. When the mean drift is small (less than 0.3%), an extreme value type I distribution is the best choice. However, for large drifts (more than 0.35%), an extreme value type II distribution is best.
In the present study, the effect of geometrical parameters of two different types of aluminum thin-walled structures on energy absorption under three-bending impact loading has been investigated experimentally and numerically. To evaluate the effect of parameters on the specific energy absorption (SEA), initial peak crushing force (IPCF), and the maximum crushing distance (δ), a design of experiment technique (DOE) with response surface method (RSM) was applied. Four different thin-walled structures have been tested under the low-velocity impact, and then they have simulated by ABAQUS software. An acceptable consistency between the numerical and experimental results was obtained. In this study, statistical analysis has been performed on various parameters of three different types of tubes. In the first and the second statistical analysis, the dimensional parameters of the cross-section, the number of holes, and the dimensional parameter of holes were considered as the design variables. The diameter reduction rate and the number of sections with different diameters are related to the third statistical analysis. All design points of the statistical method have been simulated by the finite element package, ABAQUS/Explicit. The final result shows that the height and thickness of tubes were more effective than other geometrical parameters, and despite the fact that the deformations of the cylindrical tubes were around forty percent greater than the rectangular tubes, the top desirability was relevant to the cylindrical tubes with reduced cross-sections.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.3
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pp.675-682
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2002
In this study, we develop the statistical analysis program for genetic analysis of diallel crosses data by SAS/MACRO, SAS/IML. Genetic analysis is to estimate of genetics parameters and heredity with reciprocal cross and without reciprocal cross. Statistical analysis program solve the problem of the difficulties on the data analysis in field denetics and breeding Therefore the user whoever want to analysis of data on genetics and breeding easily conduct the work saving time and suffering.
In this paper, wer propose many problems by analyzing the various currently statistics, propose the basic principal for the more precise performance of sample survey, and at the same time propose the method(principal) for detecting and manipulationg the source of error. Finally, we are to improving the statistical reliability and increasing the user's convenience by standardizing the statistical reporting form.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.4A
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pp.323-329
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2011
Most current design codes of concrete structures adopt the partial safety factor format to assure the proper safety margin or reliability against various limit states as a practical design tool. The safety factors, load and resistance factors and so on, are determined based on the theory of structural reliability, which takes into account the statistical uncertainties of both loads and resistances. The establishment of statistical models for load and resistance should be preceded the application of reliability theory. In this paper, especially the influence of the statistical variations of resistance models, which are described in terms of strength of concrete, strength of reinforcements and sectional dimensions and so on, are examined and the probabilistic models for resistance of reinforced concrete members were developed. The statistical data were collected on local tests and experiments in Korea and the Monte Carlo simulation (MCS) technique was used. The results of this paper may be useful and valuable in calibration of design code in this country.
After the industrial revolution, the design concepts have established by the basis of the ornament and styling and emphasized in the respect of characteristics of the art and manufacture. On the other side, theoretical research part of design has neglected. But, the modem concepts of design is changing into new concept that shares the attributes of various sides of sociology, cultural sciences, engineering and business adminstration study. In accordance with the change of design concept, the utility frequency of the statistical method is increasing in the ares of design. In this paper, we evaluated the adequacy of statistical method of the design papers that were published in the Journal of Korean Society of Design Science.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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