Studies on dynamic characteristics of the hanger vibration using field monitoring data are important for the design and evaluation of high-speed railway truss arch bridges. This paper presents an analysis of the hanger's dynamic displacement responses based on field monitoring of Dashengguan Yangtze River Bridge, which is a high-speed railway truss arch bridge with the longest span throughout the world. The three vibration parameters, i.e., dynamic displacement amplitude, dynamic load factor and vibration amplitude, are selected to investigate the hanger's vibration characteristics in each railway load case including the probability statistical characteristics and coupled vibration characteristics. The influences of carriageway and carriage number on the hanger's vibration characteristics are further investigated. The results indicate that: (1) All the eight railway load cases can be successfully identified according to the relationship of responses from strain sensors and accelerometers in the structural health monitoring system. (2) The hanger's three vibration parameters in each load case in the longitudinal and transverse directions have obvious probabilistic characteristics. However, they fall into different distribution functions. (3) There is good correlation between the hanger's longitudinal/transverse dynamic displacement and the main girder's transverse dynamic displacement in each load case, and their relationships are shown in the hysteresis curves. (4) Influences of the carriageway and carriage number on the hanger's three parameters are different in both longitudinal and transverse directions; while the influence on any of the three parameters presents an obvious statistical trend. The present paper lays a good foundation for the further analysis of train-induced hanger vibration and control.
This report presents a demonstration of application of realistic evaluation methodology to a posturated cold leg large break LOCA in a Westinghouse three-loop pressurized water reactor with 17$\times$17 fuel. The new method of this analysis can be divided into three distinct step: 1) Best Estimate Code Validation and Uncertainty Quantification 2) Realistic LOCA Calculation 3) Limiting Value LOCA Calculation and Uncertainty Combination RELAP5/MOD3/K [1], which was improved from RELAP5/MOD3.1, and CONTEMPT4/MOD5 code were used as a best estimate thermal-hydraulic model for realistic LOCA calculation. The code uncertainties which will be determined in step 1) were quantified already in previous study [2], and thus the step 2) and 3) for plant application were presented in this paper. The application uncertainty parameters are divided into two categories, i.e. plant system parameters and fuel statistical parameters. Single parameter sensitivity calculations were performed to select system parameters which would be set at their limiting value in Limiting Value Approach (LVA) calculation. Single run of LVA calculation generated 27 PCT data according to the various combinations of fuel parameters and these data provided input to response surface generation. The probability distribution function was generated from Monte Carlo sampling of a response surface and the upper 95$^{th}$ percentile PCT was determined. Break spectrum analysis was also made to determine the critical break size. The results show that sufficient LOCA margin can be obtained for the demonstration NPP.
Quality of Service(QoS) in the telecommunications can be evaluated by analyzing the opinion data which result from the surveyed opinions of respondents and quantify subjective satisfaction on the QoS from the customers' viewpoints. For analyzing the opinion data, MOS(mean opinion score) method and Cumulative Probability Curve method are often used. The methods are based on the scoring method, and therefore, have the intrinsic deficiency due to the assignment of arbitrary scores. In this paper, we propose an analysis method of the opinion data using logit models which can be used to analyze the ordinal categorical data without assigning arbitrary scores to customers' opinion, and develop an analysis procedure considering the usage of procedures provided by SAS(Statistical Analysis System) statistical package. By the proposed method, we can estimate the relationship between customer satisfaction and network performance parameters, and provide guidelines for network planning. In addition, the proposed method is compared with Cumulative Probability Curve method with respect to prediction errors.
This paper investigates the potential of a hybrid model which combines the least squares support vector machine (LSSVM) and an improved particle swarm optimization (IMPSO) techniques for prediction of concrete compressive strength. A modified PSO algorithm is employed in determining the optimal values of LSSVM parameters to improve the forecasting accuracy. Experimental data on concrete compressive strength in the literature were used to validate and evaluate the performance of the proposed IMPSO-LSSVM model. Further, predictions from five models (the IMPSO-LSSVM, PSO-LSSVM, genetic algorithm (GA) based LSSVM, back propagation (BP) neural network, and a statistical model) were compared with the experimental data. The results show that the proposed IMPSO-LSSVM model is a feasible and efficient tool for predicting the concrete compressive strength with high accuracy.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권3호
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pp.957-966
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1999
We evaluate the accuacy and precision of maximum likelihood estimation procedures for infectivity of HIV in partner studies. This is achieved by applying the oricedyre typothetical samples generated by computer. One hundred samples were generated with various combinations of parameters. The estimation procedure was found to be quite accurate. in addition it was found that the power of the test for equality of infectivities for two types of contact depends on sample size and length of observation period but not on the number of observations made on each subject. Tests based on a model for the infectivity had higher power than standard methods for comparing proportions.
본 연구에서는 중추신경계 질환에 의해 발생하는 경직을 정밀하고 정량적으로 평가하기 위하여 생체역학적 측면에서 실험 및 분석을 수행하였다. 객관적인 실험환경을 만족시키기 위해 기존에 검사자가 손으로 수행하던 방식을 개발된 진자실험 장치를 통하여 동일한 방법과 높이가 재현될 수 있도록 하였다. 하지의 진자 운동에서 발생되는 운동 형상학적 데이터들은 3차원 동작 분석장비(Elite. B.T.S. Italy)를 사용하여 측정하였으며, 경직과 관련된 하지의 각도, 각속도 변수에 대한 분석이 수행되었다. 진자 운동시 하지의 운동형상학적 데이터, 근육들의 길이변화와 변화 속도, 동적 근전도신호 등을 동시에 고려할 수 있는 프로그램을 제작하였다. 또한 기존의 분석보다 다양한 각도에서 경직의 정량적 평가가 가능하도록 14개의 새로운 변수를 도출하여 정량적 평가를 위한 총 26개의 변수에 대한 상호 상관성을 검토하였다. 새롭게 제시된 검사방식과 새로운 변수를 통하여 정밀하고 객관적인 경직 판정의 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 복압성요실금의 병적 진행 정도를 정량적으로 진단하기 위한 진단 알고리즘을 제안하였다. 생체신호 측정 시스템을 개발하여 복압성요실금 환자로부터 골반저근의 수축압력을 측정하였고, 데이터를 분석하여 진단 파라미터를 추출하였다. 진단 파라미터의 통계적 평가를 수행하여 상관성이 높은 순서로 진단 파라미터를 분류하였으며, 상관성이 높게 나타난 파라미터로부터 Y/N 테이블을 제작하여 요실금의 정도를 정량적으로 진단할 수 있는 진단 알고리즘을 구현하였다.
In this paper, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic to improve Weighted Finite State Transducer (WFST)-based endpoint detection. In general, endpoint detection is dealt with using two cascaded decision processes. The first process is frame-level speech/non-speech classification based on statistical hypothesis testing, and the second process is a heuristic-knowledge-based utterance-level speech boundary decision. To handle these two processes within a unified framework, we propose a WFST-based approach. However, a WFST-based approach has the same limitations as conventional approaches in that the utterance-level decision is based on heuristic knowledge and the decision parameters are tuned sequentially. Therefore, to obtain decision knowledge from a speech corpus and optimize the parameters at the same time, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic. The proposed method reduces the average detection failure rate by about 14% for various noisy-speech corpora collected for an endpoint detection evaluation.
PURPOSES : Effective speed management is necessary for preventing traffic crashes on the road. Speed hump is known as an effective tool for managing speed. Unlike existing studies which are mainly focused on humps for vehicles, this study proposed a novel method to determine design parameters for bicycle speed humps based on a multi-criteria decision making process. METHODS : Three objectives including the effectiveness of speed reduction, bicycle safety, and user's comfortability were incorporated into the proposed evaluation framework for determining design parameters. A multi-criteria value function was also derived and utilized as a part of the proposed method. RESULTS : Extensive simulations and statistical tests show that an integrated bike-box way is identified as the best in terms of operational efficiency and safety. CONCLUSIONS : It is expected that the outcomes of this study can be a valuable precursor for developing design guidelines for bicycle road and facility.
The objective of this study is to evaluate the liquefaction cyclic shear stress ratio considering the soil uncertainty. In this study, the probabilistic ground response analysis and the cyclic shear stress ratio analysis for the liquefaction potential evaluation are performed considering the soil variability. The statistical properties of input ground parameters were analyzed to investigate the parameters affecting the seismic response analysis. The Probabilistic analysis was carried out by Monte Carlo Simulation method. The ground response analysis was performed considering the soil variability and the probability distribution characteristics of the ground acceleration. The probability distribution of the peak ground acceleration by seismic characteristics was presented. The differences of liquefaction shear stress ratio results according to soil variability were compared and analyzed. The maximum acceleration of the ground by the deterministic method was analyzed to be overestimation of the ground amplification phenomenon. Also, the shear stress ratio was overestimated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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